アセットマネージャーのためのファイナンス機械学習：テストデータのオーバーフィッティング　多重テスト下の再現率

アセットマネージャーのためのファイナンス機械学習www.amazon.co.jp 2,420円(2023年07月18日 00:39時点詳しくはこちら) Amazon.co.jpで購入する 最良戦略の対立仮説$${H_1:SR>0}$$が真で、$${SR=SR^ast}$$であると仮定する。ファミリーワイズエラー率が$${alpha_K}$$が与えられている検定の再現率（recall)は、$${P[max_k{hat{z}[0]_k}k=1,dots,K > z_alpha | SR=SR^ast] }$$$${displaystyle{=Pleft[frac{(widehat{SR}+SR^ast-SR^ast)sqrt{T-1}}{sqrt{1-hat{gamma}_3 widehat{SR} + frac{hat{gamma}_4-1}{4}widehat{SR}^2}} > z_alpha | SR=SR^astright]}}$$$${displaystyle{=Pleft[hat{z}[SR^ast]>z_alpha-frac{SR^ast sqrt{T-1}}{sqrt{1-hat{gamma}_3 widehat{SR} + frac{hat{gamma}_4-1}{4}widehat{SR}^2}} | SR=SR^astr

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