Ce rapport présente et propose plusieurs méthodes pour améliorer la capacité de généralisation des algorithmes d'apprentissage dans un contexte de prise de décisions financières. Globalement, ces méthodes visent à contrôler la capacité des algorithmes d'apprentissage en vue de limiter le problème du sur-apprentissage, qui est l'un des plus pernicieux en finance à cause des niveaux de bruit élevés rencontrés en pratique. Nous proposons quelques pistes de recherches afin d'améliorer les algorithmes et résultats déjà obtenus.

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