O čem webinář je a proč vznikl
Regresní modely - od lineární regrese přes Ridge a Lasso až po gradientní boosting - jsou dnes standardní součástí kvantitativní finanční analýzy. Přesto se v praxi setkáváme s tím, že jejich výstupy jsou interpretovány nesprávně nebo bez pochopení předpokladů modelu.
Webinář Hubdinner se proto soustředí na interpretaci koeficientů, diagnostiku reziduí a výběr modelu podle povahy dat - nikoli na slepé sledování metrik jako R². Účastníci pracují s reálnými datovými sadami z akciových a dluhopisových trhů.
Platforma zpřístupňuje tento obsah online, takže se účastníci z Dětmarovic i širšího regionu mohou připojit bez nutnosti cestovat. Živé přenosy jsou doplněny interaktivní diskusí s lektory a sdílenými pracovními listy v Pythonu.
- Lineární, polynomiální a regularizovaná regrese na finančních časových řadách
- Diagnostika multikolinearity a heteroskedasticity v tržních datech
- Srovnání OLS, Ridge, Lasso a ElasticNet v kontextu predikce výnosů
- Praktická práce v Pythonu: scikit-learn, statsmodels, pandas