A Benchmarked Evaluation of a Selected CapitalCube Interval-Scaled Market Performance Variable
Notice bibliographique
Résumé
Context In this fifth analysis of the CapitalCube™ Market Navigation Platform[CCMNP], the focus is on the CaptialCube Closing Price Latest [CCPL] which, is an Interval Scaled Market Performance [ISMP] variable that seems, a priori, the key CCMNP information for tracking the price of stocks traded on the S&P500. This study follows on the analysis of the CCMNP’s Linguistic Category MPVs [LCMPV] where it was reported that the LCMPV were not effective in signaling impending Turning Points [TP] in stock prices. Study Focus As the TP of an individual stock is the critical point in the Panel and was used previously in the evaluation of the CCMNP, this study adopts the TP as the focal point in the evaluation montage used to determine the market navigation utility of the CCPL. This study will use the S&P500 Panel in an OLS Time Series [TS] two-parameter linear regression context: Y[S&P500] = X[TimeIndex] as the Benchmark for the performance evaluation of the CCPL in the comparable OLS Regression: Y[S&P500] = X[CCPL]. In this regard, the inferential context for this comparison will be the Relative Absolute Error [RAE] using the Ergodic Mean Projection [termed the Random Walk[RW]] of the matched-stock price forecasts three periods after the TP. Results Using the difference in the central tendency of the RAEs as the effect-measure, the TS: S&P Panel did not test to be different from the CCPL-arm of the study; further neither outperformed the RW; all three had Mean and Median RAEs that were greater than 1.0—the standard cut-point for rationalizing the use of a particular forecasting model. Additionally, an exploratory analysis used these REA datasets blocked on: (i) horizons and (ii) TPs of DownTurns & UpTurns; this analysis identified interesting possibilities for further analyses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».