(untitled) (Acta Education, 2025)
В работе представлено систематическое исследование влияния трёх ключевых гиперпараметров алгоритма сверхслучайных деревьев (ExtraTreesRegressor) — числа базовых деревьев N, максимальной глубины max_depth и минимального числа наблюдений в листе min_samples_leaf — на качество прогнозирования реализованной волатильности фондовых индексов и акций на горизонте k = 5 торговых дней. Эксперименты проведены на четырёх инструментах (AAPL, TSLA, ^GSPC, ^IXIC) на 11-летней истории дневных торгов (2015–2026) и протоколе expanding-window walk-forward с K = 22 расширяющимися складками. Из 13 уникальных конфигураций ExtraTrees (всего 1144 независимых прогона) установлено, что: (1) увеличение N свыше 100 даёт пренебрежимо малое снижение RMSEпри росте времени обучения в 10 раз; (2) ограничение max_depth = 6–9 обеспечивает наименьший RMSE, что отражает компромисс bias–variance в условиях сильно зашумлённой целевой переменной; (3) увеличение min_samples_leaf от 5 до 50 монотонно снижает RMSE на 11–16 % за счёт регуляризации листьев. Лучшая конфигурация достигает RMSE = 0.00403 для индекса ^GSPC, сравнимого с LightGBM (0.00392) и XGBoost (0.00403). Результаты обеспечивают практические рекомендации по выбору гиперпараметров для прогнозирования волатильности на дневной частоте данных.