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 1 · المعتقدات والأدلة›الموضوع 1.1·~50 دمتوسط

الاحتمال المسبق ودالة الإمكان واللاحق

الموضع في المسارالوحدة 1 من 3 · الموضوع 1 من 4
1.1 الاحتمال المسبق ودالة الإمكان واللاحق
—درجة المختبر— / 100إجمالي XP—التتابع—

تغيير الرأي بإنصاف

قاعدة بايز وصفة لتغيير رأيك عند رؤية الأدلة. تبدأ بتوزيع مسبق: ما كنت تعتقده قبل رؤية البيانات. ثم تسأل ما مدى احتمال البيانات في ظل كل حقيقة ممكنة. هذه هي دالة الإمكان. اضرب الاثنين وأعد القياس ليصبح المجموع 111 فتحصل على التوزيع اللاحق: اعتقادك بعد الأدلة. والعدد المستعمل لإعادة القياس هو الدليل، أي الاحتمال الكلي للبيانات عبر كل الحقائق الممكنة.

P(θ∣D)=P(D∣θ) P(θ)P(D),P(D)=∑θP(D∣θ) P(θ)P(\theta\mid D)=\frac{P(D\mid\theta)\,P(\theta)}{P(D)},\qquad P(D)=\sum_\theta P(D\mid\theta)\,P(\theta)P(θ∣D)=P(D)P(D∣θ)P(θ)​,P(D)=θ∑​P(D∣θ)P(θ)(1)

خذ استراتيجية إما جيدة تربح 60%60\%60% من الأيام أو سيئة تربح 50%50\%50% من الأيام. قبل أي بيانات تعطي احتمال 30%30\%30% أن تكون جيدة. ثم تربح 777 أيام من 101010. هذه النتيجة أرجح في حالة الجيدة (0.2150.2150.215) منها في حالة السيئة (0.1170.1170.117) لكن ليس بفارق كبير، وكانت الجيدة غير محتملة أصلًا. فاحتمال الجيدة اللاحق 44%44\%44% فقط. ومع 707070 ربحًا في 100100100 يوم تعطي النسبة نفسها 99.5%99.5\%99.5%. فكثرة البيانات تجعل دالة الإمكان تغلب التوزيع المسبق.

الحسابالجيدة: المسبق 0.30.30.3 في الإمكان 0.2150.2150.215 يعطي 0.06450.06450.0645. والسيئة: 0.7×0.117=0.08200.7\times0.117=0.08200.7×0.117=0.0820. والدليل هو المجموع 0.14650.14650.1465. فاللاحق للجيدة 0.0645/0.1465=0.440.0645/0.1465=0.440.0645/0.1465=0.44. وبصيغة الأرجحية: الأرجحية المسبقة 0.3/0.7=0.430.3/0.7=0.430.3/0.7=0.43 في نسبة الإمكان 0.215/0.117=1.830.215/0.117=1.830.215/0.117=1.83 تعطي أرجحية لاحقة 0.790.790.79 وهي النسبة نفسها 44%44\%44%.
  • المسبق والإمكان واللاحق: ما كنت تعتقده ومدى تفسير كل حقيقة للبيانات وما تعتقده الآن.
  • الدليل P(D)P(D)P(D) هو فقط عدد إعادة القياس الذي يجعل اللاحق يجمع 111.
  • البيانات تغلب المسبق: كلما زادت البيانات قلّ أثر المسبق.

المختبر: ما الذي يُقيَّم

  • دالة إمكان15 نقطة
  • الدليل15 نقطة
  • التوزيع اللاحق15 نقطة
  • الأرجحية اللاحقة15 نقطة
  • مزيد من البيانات10 نقطة
  • طابق المصطلحات15 نقطة
  • لماذا لا تثبت عشرة أيام شيئًا15 نقطة
0/ 7 تمت الإجابة
المهام
1إجابة رقمية15 نقطةبلا إجابة

إذا كانت الاستراتيجية جيدة فكل يوم ربح باحتمال 0.60.60.6. ما احتمال 777 أرباح بالضبط في 101010 أيام أي (107) 0.67 0.43\binom{10}{7}\,0.6^{7}\,0.4^{3}(710​)0.670.43؟ أعطه بأربع خانات عشرية.

l=l =l=المقبول: ± 0.0005
2إجابة رقمية15 نقطةبلا إجابة

الاحتمال المسبق للجيدة 0.30.30.3. وإمكان البيانات 0.2150.2150.215 في حالة الجيدة و0.1170.1170.117 في حالة السيئة. ما قيمة الدليل P(D)=0.3×0.215+0.7×0.117P(D)=0.3\times0.215+0.7\times0.117P(D)=0.3×0.215+0.7×0.117؟ أعطه بأربع خانات عشرية.

e=e =e=المقبول: ± 0.0005
3إجابة رقمية15 نقطةبلا إجابة

ما الاحتمال اللاحق لأن تكون الاستراتيجية جيدة 0.3×0.215 / 0.14650.3\times0.215\,/\,0.14650.3×0.215/0.1465؟ أعطه بثلاث خانات عشرية.

p=p =p=المقبول: ± 0.003
4إجابة رقمية15 نقطةبلا إجابة

الأرجحية المسبقة للجيدة مقابل السيئة 0.3/0.7=0.42860.3/0.7=0.42860.3/0.7=0.4286 ونسبة الإمكان 0.215/0.117=1.83760.215/0.117=1.83760.215/0.117=1.8376. ما الأرجحية اللاحقة (الأرجحية المسبقة في نسبة الإمكان)؟ أعطها بثلاث خانات عشرية.

o=o =o=المقبول: ± 0.004
5اختيار10 نقطةبلا إجابة

ماذا يحدث لأثر المسبق كلما وصلت بيانات أكثر؟

6مطابقة15 نقطةبلا إجابة

طابق كل مصطلح بمعناه.

اختر مقابل كل عنصر في اليسار.

التوزيع المسبق
دالة الإمكان
التوزيع اللاحق
الدليل
7اشرح بكلماتك15 نقطةبلا إجابة

في جملة أو جملتين اشرح لماذا لا يزال احتمال أن تكون استراتيجية ربحت 777 أيام من 101010 جيدة 44%44\%44% فقط في هذا المثال.

وضع الرياضياتإدخال بلوحة المفاتيح أو LaTeXالمهمة 1 من 7 · Ctrl ⏎ للتحقق

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