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 Hidden Markov Models›الوحدة 1 · السلاسل والحالات الخفية›الموضوع 1.1·~40 دمتوسط

مراجعة سلاسل ماركوف

الموضع في المسارالوحدة 1 من 3 · الموضوع 1 من 2
1.1 مراجعة سلاسل ماركوف
—درجة المختبر— / 100إجمالي XP—التتابع—

أيام هادئة وأيام عاصفة

سلسلة ماركوف نظام يقفز بين حالات، وتعتمد الحالة التالية على الحالة الحالية فقط لا على الماضي كله. تخيّل سوقًا يكون كل يوم هادئًا (H) أو عاصفًا (S). تتسع القواعد في مصفوفة انتقال AAA: العنصر AijA_{ij}Aij​ هو احتمال الانتقال من الحالة iii اليوم إلى الحالة jjj غدًا. ومجموع كل صف 111. لنفترض أن اليوم الهادئ يتبعه يوم هادئ باحتمال 0.90.90.9 ويوم عاصف باحتمال 0.10.10.1، وأن اليوم العاصف يتبعه يوم هادئ باحتمال 0.20.20.2 ويوم عاصف آخر باحتمال 0.80.80.8.

A=(0.90.10.20.8),A2,πA=π,di=11−AiiA=\begin{pmatrix}0.9&0.1\\0.2&0.8\end{pmatrix},\qquad A^{2},\qquad \pi A=\pi,\qquad d_i=\frac{1}{1-A_{ii}}A=(0.90.2​0.10.8​),A2,πA=π,di​=1−Aii​1​(1)

للنظر يومين إلى الأمام اضرب المصفوفة في نفسها: A2A^{2}A2 تحوي احتمالات الخطوتين. وإذا تُركت السلسلة تعمل زمنًا طويلًا استقرت حصة الأيام في كل حالة عند التوزيع المستقر π\piπ الذي يحقق πA=π\pi A=\piπA=π: أي أن خطوة إضافية لا تغيّره. والحالة التي احتمال بقائها AiiA_{ii}Aii​ تدوم في المتوسط 1/(1−Aii)1/(1-A_{ii})1/(1−Aii​) يومًا فتنتج الحالات الدائمة سلاسل طويلة. وهذه هي الأفكار نفسها التي ستتيح لنا لاحقًا وصف أنظمة السوق: فترات هادئة وعاصفة تدوم مدة.

أرقام سوقنامن يوم هادئ اليوم يكون احتمال يوم عاصف بعد يومين 0.9×0.1+0.1×0.8=0.170.9\times0.1+0.1\times0.8=0.170.9×0.1+0.1×0.8=0.17. وعلى المدى الطويل تحل حصة الأيام الهادئة المعادلة πC=0.9πC+0.2πS\pi_C=0.9\pi_C+0.2\pi_SπC​=0.9πC​+0.2πS​ فتعطي πC=0.2/(0.1+0.2)=0.667\pi_C=0.2/(0.1+0.2)=0.667πC​=0.2/(0.1+0.2)=0.667 أي يومان من كل ثلاثة هادئان. وتدوم الفترة الهادئة في المتوسط 1/(1−0.9)=101/(1-0.9)=101/(1−0.9)=10 أيام والعاصفة 1/(1−0.8)=51/(1-0.8)=51/(1−0.8)=5 أيام.
  • خاصية ماركوف: الغد يعتمد على حالة اليوم فقط لا على كيفية وصولنا إليها.
  • التوزيع المستقر π\piπ: حصة الأيام طويلة الأجل في كل حالة مع πA=π\pi A=\piπA=π.
  • المدة: الحالة التي احتمال بقائها ppp تدوم في المتوسط 1/(1−p)1/(1-p)1/(1−p) يومًا.

المختبر: ما الذي يُقيَّم

  • يومان إلى الأمام15 نقطة
  • حصة الأيام الهادئة طويلة الأجل15 نقطة
  • فترة هادئة10 نقطة
  • فترة عاصفة10 نقطة
  • مسار قصير10 نقطة
  • خاصية ماركوف10 نقطة
  • طابق المصطلحات15 نقطة
  • لماذا تأتي الأيام العاصفة في سلاسل15 نقطة
0/ 8 تمت الإجابة
المهام
1إجابة رقمية15 نقطةبلا إجابة

اليوم هادئ. ما احتمال أن يكون بعد غد عاصفًا أي ACCACS+ACSASSA_{CC}A_{CS}+A_{CS}A_{SS}ACC​ACS​+ACS​ASS​؟ أعطه بخانتين عشريتين.

p=p =p=المقبول: ± 0.005
2إجابة رقمية15 نقطةبلا إجابة

ما الاحتمال المستقر ليوم هادئ أي πC=ASC/(ACS+ASC)\pi_C=A_{SC}/(A_{CS}+A_{SC})πC​=ASC​/(ACS​+ASC​)؟ أعطه بثلاث خانات عشرية.

p=p =p=المقبول: ± 0.003
3إجابة رقمية10 نقطةبلا إجابة

كم يومًا تدوم الفترة الهادئة في المتوسط أي 1/(1−ACC)1/(1-A_{CC})1/(1−ACC​)؟

d=d =d=المقبول: ± 0.05
4إجابة رقمية10 نقطةبلا إجابة

كم يومًا تدوم الفترة العاصفة في المتوسط أي 1/(1−ASS)1/(1-A_{SS})1/(1−ASS​)؟

d=d =d=المقبول: ± 0.05
5إجابة رقمية10 نقطةبلا إجابة

بدءًا من يوم هادئ، ما احتمال أن يكون اليومان التاليان هادئًا ثم عاصفًا أي ACCACSA_{CC}A_{CS}ACC​ACS​؟

p=p =p=المقبول: ± 0.002
6اختيار10 نقطةبلا إجابة

ماذا تقول خاصية ماركوف؟

7مطابقة15 نقطةبلا إجابة

طابق كل مصطلح بمعناه.

اختر مقابل كل عنصر في اليسار.

مصفوفة الانتقال
A2A^{2}A2
التوزيع المستقر
المدة المتوقعة
8اشرح بكلماتك15 نقطةبلا إجابة

في جملة أو جملتين اشرح لماذا يجعل احتمال البقاء المرتفع مثل ASS=0.8A_{SS}=0.8ASS​=0.8 الأيام العاصفة تأتي في سلاسل.

وضع الرياضياتإدخال بلوحة المفاتيح أو LaTeXالمهمة 1 من 8 · 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