σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
uantCraft Academyخرائط الطريقالمسارات
Ctrl K
AO
+1.2k متعلّم
تسجيل الدخولانضم ↗
خرائط الطريقالمسارات
AO
+1.2k متعلّم
تسجيل الدخول
  • English
  • Français
  • Español
  • العربية
  • Português
  • Deutsch
  • 日本語
  • 中文
σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
uantCraft Academyخرائط الطريقالمسارات
Ctrl K
AO
+1.2k متعلّم
تسجيل الدخولانضم ↗
خرائط الطريقالمسارات
AO
+1.2k متعلّم
تسجيل الدخول
  • English
  • Français
  • Español
  • العربية
  • Português
  • Deutsch
  • 日本語
  • 中文
مسار Bayesian Inference›الوحدة 3 · النماذج والتطبيق›الموضوع 3.4·~1 س 30 دمتقدم

المشروع الختامي: نسبة شارب البيزية والانكماش على أسهم حقيقية

الموضع في المسارالوحدة 3 من 3 · الموضوع 4 من 4
3.4 المشروع الختامي: نسبة شارب البيزية والانكماش على أسهم حقيقية
—درجة المختبر— / 100إجمالي XP—التتابع—

ما مدى ثقتك بنسبة شارب؟

يعطي الاختبار الخلفي نسبة شارب واحدة لكنها مقدّرة من عوائد مشوشة. والتقدير البيزي يعامل المتوسط اليومي μ والتباين σ² مجهولين. يبدأ بمسبق ضعيف ويحدّثه بالبيانات. والزوج الطبيعي-غاما العكسية يجعل التحديث صيغة بأربعة أعداد. ثم تأخذ عينات من التوزيع اللاحق: تسحب دقة ثم متوسطًا وتحوّل كل زوج إلى نسبة شارب سنوية μ/σ·√252. وتعطي السحوبات فترة واحتمال أن تكون نسبة شارب فوق الصفر.

kₙ=k₀+n, mₙ=(k₀m₀+nx̄)/kₙ, aₙ=a₀+n/2, bₙ=b₀+ss/2+(k₀n(x̄-m₀)²)/2kₙ, S=μ/σ√252

النصف الثاني عن أسهم كثيرة. فأفضل متوسطات العوائد مظهرًا حظ جزئيًا، لذا تقرّبها من المتوسط العام بالقاعدة الهرمية في الموضوعات السابقة. والاختبار أمين. تقدّر بالنصف الأول من السنوات ثم تفحص مدى جودة تنبؤ كل طريقة بمتوسطات عوائد النصف الثاني. وستكتب أيضًا عيّنة ميتروبوليس الخاصة بك وهي أداة التوزيعات اللاحقة التي لا صيغة لها، وتختبرها هنا على توزيع لاحق معروفة إجابته.

ماذا تقول البيانات الحقيقيةلـ SPY منذ 2005 نسبة شارب نحو 0.52. وفترة المصداقية 95% تمتد من نحو 0.09 إلى 0.94 باحتمال 99% أن تكون فوق الصفر. وآخر 250 يومًا تُظهر 1.34 وهو يبدو رائعًا لكن الفترة تمتد من نحو -0.66 إلى 3.30 واحتمال أن تكون موجبة نحو 91% فقط. فسنة واحدة لا تفصل المهارة عن الحظ. وللأسهم الـ 54 لا يزيد انتشار متوسطات العوائد عمّا يولّده الضجيج وحده فـ τ²=0 وتُسحب كلها إلى المتوسط العام. وفي التنبؤ بالنصف الثاني يبلغ متوسط مربع الخطأ للمتوسطات الخام نحو 0.0135 وللمنكمشة نحو 0.0106: أقل بنسبة 22%.
  • التحديث المترافق: أربعة أعداد (mₙ,kₙ,aₙ,bₙ) تصف كل التوزيع اللاحق للمتوسط والتباين.
  • حدود خطأ صادقة: سنة من البيانات تعطي فترة شارب واسعة إلى حد تشمل الصفر.
  • اختبار الانكماش: قدّر بالنصف الأول وقيّم بالثاني. وهنا يتفوق التجميع على المتوسطات الخام.
تبسيطات يجب تذكرهاتُعامل العوائد اليومية كأنها طبيعية ومستقلة وهذا يتجاهل الأذيال الثقيلة وتجمّع التقلب. والمسبق الضعيف مختار يدويًا. وعينة الأسهم فيها انحياز البقاء لأنها لا تضم إلا شركات كبرى وُجدت طوال الفترة، والأسهم تتحرك معًا فالدراسة أقل استقلالًا مما تبدو. والدرس هو الطريقة وعرض حدود الخطأ لا الأرقام الدقيقة.

المختبر: ما الذي يُقيَّم

  • نسبة شارب10 نقطة
  • تحديث التوزيع اللاحق15 نقطة
  • سحوبات شارب15 نقطة
  • فترة مصداقية10 نقطة
  • انكماش المتوسطات15 نقطة
  • عيّنة ميتروبوليس20 نقطة
  • دراسة الانكماش15 نقطة
المستكشف · lab-by-10
▾ lab-by-10
▾ data
…
bash · داخل المتصفح
learner@quantcraft:~/lab-by-10$
لم يتم تحميل Python بعدPythonLn 1, Col 1Spaces: 4UTF-8

هل تريد إعادة ضبط هذا الموضوع؟

سيعود كل ما في lab-by-10 إلى الملفات الابتدائية وستُمسح الطرفية. ستفقد حلّك الحالي ولا يمكن التراجع عن ذلك.

سيُعاد ضبطه
  • main.py ← الشيفرة الابتدائية
  • سجل الطرفية ومخرجات الاختبارات
  • التغييرات غير المُرسلة
سيُحتفظ به
  • أفضل درجة في المختبر
  • نقاط XP والتتابع
  • تقدّم المحاضرة والملاحظات

سجّل الدخول لتشغيل الكود الخاص بك.

قراءة كل المحاضرات مجانية. أنشئ حسابًا أو سجّل الدخول لتشغيل الكود وتنفيذ الاختبارات وتسليم هذا المختبر.

  • بيئة تطوير داخل المتصفح مع طرفية bash — لا حاجة لتثبيت أي شيء
  • تصحيح فوري ونقاط خبرة ومكانك في المسار
إنشاء حسابتسجيل الدخول
أو
المتابعة عبر GitHub