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 Matrix Decompositions›الوحدة 5 · العوامل والمحافظ›الموضوع 5.2·~1 س 40 دمتقدم

المشروع الختامي: تباين مشترك منقّى لأدنى تباين

الموضع في المسارالوحدة 5 من 5 · الموضوع 2 من 2
5.2 المشروع الختامي: تباين مشترك منقّى لأدنى تباين
—درجة المختبر— / 100إجمالي XP—التتابع—

هل تنفع تنقية المصفوفة؟

تأخذ محفظة أدنى تباين مصفوفة تباين مشترك Σ وتعيد الأوزان المستثمرة بالكامل ذات أصغر تباين، w=Σ⁻¹ 1 / ( 1ᵀΣ⁻¹ 1). تبدو رياضيات محضة لكنها أحدّ اختبار لمقدِّر التباين المشترك لأنها تستغل كل خطأ في المصفوفة. يخضع هذا المشروع الختامي المهارة كلها لهذا الاختبار. تقدّر Σ من آخر 63 يوم تداول وتبني المحفظة وتحتفظ بها 21 يومًا ثم تتقدم وتقيس تقلب المحفظة التي كنت ستحتفظ بها فعلًا. وتتنافس ثلاثة مقدِّرات: التباين المشترك البسيط للعينة، والمقصوص القيم الذاتية، والمنكمش بطريقة ليدويت-وولف.

w=(Σ⁻¹ 1)/(1ᵀΣ⁻¹ 1), Σ^(*)=δμI+(1-δ)S, δ=(min(b̄²,d²))/d², λ₊=(1+√(N/T))²

لا تعكس المصفوفة أبدًا: حُلّ النظام الخطي Σ x= 1 واقسم على المجموع فهو أسرع وأدق. والجزء الأمين هو التوقيت. فأوزان كتلة من الأيام لا تستخدم إلا الأيام السابقة لها، والنتيجة هي تقلب العوائد الموصولة خارج العينة لا التباين الذي وعد به المُحسِّن. وفي القصّ تعمل على مصفوفة الارتباط وتستبدل بمتوسطها القيم الذاتية التي لا تتجاوز λ₊ وتعيد البناء وتعيد القطر إلى 1 وتضرب ثانية في التقلبات. وفي الانكماش تحسب الشدة من الصيغة الواردة في الملف الابتدائي تمامًا كما في الدرس السابق مع قسمة S على T.

ماذا تقول البيانات الحقيقيةفي اثني عشر سهمًا أمريكيًا كبيرًا منذ 2010 بنافذة 63 يومًا وخطوات 21 يومًا (3680 يومًا خارج العينة) يبلغ التقلب السنوي لمحفظة أدنى تباين المبنية على التباين المشترك للعينة نحو 14.3%. وبمصفوفة القيم الذاتية المقصوصة نحو 13.9% وبليدويت-وولف نحو 13.7% فينتصر الانكماش، وتبلغ المحفظة المتساوية الأوزان للأسهم نفسها نحو 18.4%. والكسب من التنقية بضع نقاط مئوية من التقلب مع 12 أصلًا، وأكبر بكثير مع مئات الأصول لأن q=N/T يقارب حينها 1. وبنوافذ أطول تتقارب المقدِّرات الثلاثة، وعند 126 يومًا فأكثر يكون القصّ عند حافة ماركينكو-باستور البسيطة أسوأ قليلًا من مصفوفة العينة، تذكيرًا بضرورة التحقق من كل تحسين خارج العينة.
  • الأوزان: حُلّ Σ x= 1 واقسم على المجموع؛ ولا تعكس المصفوفة أبدًا.
  • القصّ والانكماش: قيم الضجيج الذاتية إلى متوسطها؛ أو مزج مع μI بشدة محسوبة.
  • الاختبار الرجعي: قدّر من آخر window يوم واحتفظ step يومًا ثم تقدم وقِس التقلب الموصول خارج العينة.
غاية المهارة كلهامصفوفة التباين المشترك تقدير لا حقيقة، والذين يستعملونها وفي مقدمتهم المُحسِّنات هم من يكتشفون أخطاءها. تخبرك القيم الذاتية وSVD أين تعيش المعلومة في المصفوفة، وتخبرك حافة ماركينكو-باستور وشدة الانكماش بمقدار الوثوق بها، ولا يخبرك هل نجح إصلاحك إلا اختبار على أيام لم تُرَ. احتفظ بالعادات الثلاث.

المختبر: ما الذي يُقيَّم

  • قصّ القيم الذاتية25 نقطة
  • انكماش ليدويت-وولف25 نقطة
  • أوزان أدنى تباين10 نقطة
  • اختبار رجعي متدحرج20 نقطة
  • مقارنة المقدِّرات20 نقطة
المستكشف · lab-md-12
▾ lab-md-12
▾ data
…
bash · داخل المتصفح
learner@quantcraft:~/lab-md-12$
لم يتم تحميل Python بعدPythonLn 1, Col 1Spaces: 4UTF-8

هل تريد إعادة ضبط هذا الموضوع؟

سيعود كل ما في lab-md-12 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