adaptive-wfo-epoch이란?
Walk-Forward 최적화를 위한 적응형 에포크 선택. 트리거 - WFO 에포크, 에포크 선택, WFE 최적화, 과적합 에포크. 출처: terrylica/cc-skills.
Walk-Forward 최적화를 위한 적응형 에포크 선택. 트리거 - WFO 에포크, 에포크 선택, WFE 최적화, 과적합 에포크.
명령줄에서 adaptive-wfo-epoch AI 스킬을 개발 환경에 빠르게 설치
출처: terrylica/cc-skills.
Machine-readable reference for adaptive epoch selection within Walk-Forward Optimization (WFO). Optimizes training epochs per-fold using Walk-Forward Efficiency (WFE) as the objective.
| Walk-Forward Efficiency | Pardo (1992, 2008) | WFE = OOSReturn / ISReturn as robustness metric | | Deflated Sharpe Ratio | Bailey & López de Prado (2014) | Adjusts for multiple testing | | Pareto-Optimal HP Selection | Bischl et al. (2023) | Multi-objective hyperparameter optimization |
| Warm-Starting | Nomura & Ono (2021) | Transfer knowledge between optimization runs |
Walk-Forward 최적화를 위한 적응형 에포크 선택. 트리거 - WFO 에포크, 에포크 선택, WFE 최적화, 과적합 에포크. 출처: terrylica/cc-skills.
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
npx skills add https://github.com/terrylica/cc-skills --skill adaptive-wfo-epochWalk-Forward 최적화를 위한 적응형 에포크 선택. 트리거 - WFO 에포크, 에포크 선택, WFE 최적화, 과적합 에포크. 출처: terrylica/cc-skills.
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/terrylica/cc-skills --skill adaptive-wfo-epoch 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다
https://github.com/terrylica/cc-skills