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 Optimization›الوحدة 5 · التحسين في الممارسة›الموضوع 5.2·~1 س 40 دمتقدم

المشروع الختامي: تحسين محفظة مقيّد بحدود للدوران والتكلفة

الموضع في المسارالوحدة 5 من 5 · الموضوع 2 من 2
5.2 المشروع الختامي: تحسين محفظة مقيّد بحدود للدوران والتكلفة
—درجة المختبر— / 100إجمالي XP—التتابع—

من القطع إلى محسِّن يعمل

محفظة أدنى التباين على الورق بلا قواعد. أما التفويض الحقيقي فهو شراء فقط ومستثمر بالكامل ويدفع ثمن التداول، والطريقة الوحيدة لرؤية أثر هذه القواعد أن تبني المحسِّن بنفسك وتختبره على أيام لم يرها. يستعمل هذا المشروع الختامي ثلاث أفكار من المهارة: الانحدار التدريجي للحلقة، والإسقاط لقاعدة ميزانية الشراء فقط، وحدًا L1 على الصفقات. يكفي NumPy ولا يُسمح بأي محلّ من المكتبات.

wₖ₊₁=Π(wₖ-η·2Σwₖ), η=1/(2λₘₐₓ(Σ))

يأخذ الانحدار التدريجي المسقَط خطوة تدرج عادية على التباين wᵀΣw الذي تدرجه 2Σw ثم يعيد النتيجة إلى أقرب محفظة شراء فقط مستثمرة بالكامل بالإسقاط Π. والخطوة 1/L حيث L=2λₘₐₓ(Σ) أكبر قيمة ذاتية للهسيان مستقرة دائمًا. وللإسقاط على {w≥0, Σw=1} جواب دقيق: رتّب المتجه تنازليًا، وخذ المجاميع التراكمية ناقص واحد، وأوجد آخر موضع ρ لا تزال فيه القيمة المرتبة أكبر من مجموعها التراكمي مقسومًا على k، واجعل θ ذلك المجموع التراكمي مقسومًا على ρ+1، وأعد max(v-θ,0). تُزاح كل الأوزان بالمقدار نفسه ويُقصّ إلى الصفر ما كان سيصبح سالبًا.

w=w₀+α(wₜ-w₀), α=min(1, τ/(‖wₜ-w₀‖₁)), c ‖w-w₀‖₁

الدوران هو نظيم L1 للصفقة، ‖w-w₀‖₁. وللإبقاء عليه دون الحد τ مع بقاء المحفظة ممكنة، نقطع فقط الكسر α من الطريق بين المحفظة الحالية w₀ وهدف المحسِّن wₜ. والنقطة على القطعة المستقيمة بين محفظتي شراء فقط مستثمرتين بالكامل هي أيضًا شراء فقط ومستثمرة بالكامل، ويزداد نظيم L1 خطيًا على امتداد القطعة، فتكون الصفقة بالضبط min(الفجوة,τ). وتكلّف كل إعادة موازنة c مرة دورانها، ويطرحها الاختبار الرجعي من اليوم الأول لكتلة الاحتفاظ. ولا تستعمل أوزان كتلة ما إلا الأيام التي تسبقها، والنتيجة المطلوب إعلانها هي تقلب وعائد الأيام خارج العينة المتصلة بعد الكلفة.

ماذا تقول البيانات الحقيقيةفي اثني عشر سهمًا أمريكيًا كبيرًا منذ 2010 بنافذة 126 يومًا تُعاد تقديرها كل 42 يومًا وكلفة 10 نقاط أساس و4058 يومًا خارج العينة، يبلغ تقلب محفظة أدنى التباين للشراء فقط نحو 13.4% سنويًا وعائدها نحو 13.8% ودورانها نحو 0.36 لكل إعادة موازنة. وتحديد الدوران بـ 0.2 يعطي تقلبًا نحو 13.6% وعائدًا نحو 14.0% ودورانًا 0.20: مخاطرة أكبر قليلًا لكن صفقات أقل ولا خسارة في العائد الصافي. أما الأوزان المتساوية فتقلبها نحو 18.4% وعائدها نحو 21.4% ولا تداول فيها. وهي تربح أكثر فقط لأن هذه الأسهم الاثني عشر الناجية، وفي مقدمتها أبل وأمازون وإنفيديا، أبلت بلاءً حسنًا.
  • الانحدار التدريجي المسقَط: خطوة تدرج 2Σw بخطوة 1/L ثم الإسقاط على السمبلكس.
  • حد الدوران: تقدّم الكسر α=min(1,τ/الفجوة) نحو الهدف؛ فتبقى المحفظة ممكنة.
  • اختبار رجعي أمين: قدّر على آخر window يوم، واحتفظ step يوم، واطرح الكلف، وأعلن أرقام خارج العينة المتصلة.
تبسيطان يجب تذكرهمايتجاهل الاختبار الرجعي انجراف الأوزان داخل الكتلة (فالأوزان ثابتة) ويحمّل كلفة ثابتة لكل وحدة دوران، بينما يزداد الأثر الحقيقي مع حجم التداول وضعف السيولة. وكلاهما يجعل الأرقام ألطف قليلًا مما ينبغي. اعتبر التمرين نموذجًا نظيفًا للمفاضلة بين المخاطرة والدوران والكلفة لا توقعًا للأداء الفعلي.

المختبر: ما الذي يُقيَّم

  • الإسقاط على السمبلكس20 نقطة
  • الانحدار التدريجي المسقَط25 نقطة
  • حد الدوران15 نقطة
  • اختبار رجعي متدحرج مع الكلف25 نقطة
  • مقارنة السياسات15 نقطة
المستكشف · lab-op-11
▾ lab-op-11
▾ data
…
bash · داخل المتصفح
learner@quantcraft:~/lab-op-11$
لم يتم تحميل Python بعدPythonLn 1, Col 1Spaces: 4UTF-8

هل تريد إعادة ضبط هذا الموضوع؟

سيعود كل ما في lab-op-11 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