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 Probability›الوحدة 5 · الاعتماد والذيول الحقيقية›الموضوع 5.1·~55 دمتوسط

سلاسل ماركوف

الموضع في المسارالوحدة 5 من 5 · الموضوع 1 من 3
5.1 سلاسل ماركوف
—درجة المختبر— / 100إجمالي XP—التتابع—

عملية ذات ذاكرة بخطوة واحدة

تنتقل سلسلة ماركوف بين مجموعة منتهية من الحالات ولا تعتمد الحالة التالية إلا على الحالة الراهنة: P(Xt+1=j∣Xt=i, التاريخ)=PijP(X_{t+1}=j\mid X_t=i,\ \text{التاريخ})=P_{ij}P(Xt+1​=j∣Xt​=i, التاريخ)=Pij​. والنموذج كله هو مصفوفة الانتقال PPP التي صفوفها توزيعات احتمالية (مجموع كل صف 1). وغالبًا ما تُوصف الأسواق بأنها تتبدل بين أنظمة مثل الهدوء والاضطراب أو الصعود والهبوط، وسلسلة ماركوف أبسط نموذج لهذا التبدل.

P(n)=Pn,πP=π,∑iπi=1P^{(n)}=P^{n},\qquad \boldsymbol\pi P=\boldsymbol\pi,\qquad \sum_i\pi_i=1P(n)=Pn,πP=π,i∑​πi​=1(1)

احتمالات الانتقال في nnn خطوة هي عناصر القوة المصفوفية PnP^{n}Pn، أي ضرب المصفوفات من مواضيع الجبر الخطي السابقة وهو يعمل. والتوزيع المستقر π\boldsymbol\piπ يحقق πP=π\boldsymbol\pi P=\boldsymbol\piπP=π: إن بدأت به السلسلة احتفظت به دائمًا. وفي سلسلة يمكن فيها بلوغ كل حالة من كل حالة (غير قابلة للاختزال) ولا تدور بدورة دورية ثابتة (غير دورية) يكون التوزيع المستقر وحيدًا وتتقارب السلسلة إليه من أي بداية؛ وπi\pi_iπi​ هي نسبة الزمن على المدى الطويل في الحالة iii. والزمن في حالة قبل مغادرتها هندسي بمتوسط 1/(1−Pii)1/(1-P_{ii})1/(1−Pii​).

سوق صاعد وهابطليكن الوضع اليومي صاعدًا (B) أو هابطًا (R) مع P=(0.90.10.20.8)P=\begin{pmatrix}0.9&0.1\\0.2&0.8\end{pmatrix}P=(0.90.2​0.10.8​). بعد يومين P2=(0.830.170.340.66)P^2=\begin{pmatrix}0.83&0.17\\0.34&0.66\end{pmatrix}P2=(0.830.34​0.170.66​): بدءًا من سوق صاعدة يكون احتمال سوق هابطة بعد يومين 0.17. والتوزيع المستقر يحل 0.1πB=0.2πR0.1\pi_B=0.2\pi_R0.1πB​=0.2πR​ فيكون π=(2/3, 1/3)\boldsymbol\pi=(2/3,\ 1/3)π=(2/3, 1/3): على المدى الطويل يقضي السوق ثلثي الزمن في الحالة الصاعدة. ويدوم النظام الصاعد في المتوسط 1/(1−0.9)=101/(1-0.9)=101/(1−0.9)=10 أيام.
  • خاصية ماركوف: لا تعتمد الحالة التالية إلا على الحالة الراهنة.
  • nnn خطوة: استعمل PnP^{n}Pn. المستقر: حلّ πP=π\boldsymbol\pi P=\boldsymbol\piπP=π مع مجموع عناصر 1.
  • المدة: حالة احتمال بقائها ppp تدوم في المتوسط 1/(1−p)1/(1-p)1/(1−p) خطوة.
الأنظمة تُنمذج ولا تُرصدالسوق الحقيقي لا يعلن نظامه أبدًا. وتعطيك سلسلة ماركوف المطابَقة احتمالات التبدل لكن عليك أن تستنتج النظام الراهن من العوائد. وحين تكون الحالة مخفية يصبح النموذج نموذج ماركوف المخفي الذي تعالجه مهارة لاحقة. واحتمالات الانتقال المقدَّرة مشوَّشة بحد ذاتها، فمدد مثل 10 أيام يكتنفها عدم يقين واسع.

المختبر: ما الذي يُقيَّم

  • انتقالات يومين20 نقطة
  • التوزيع المستقر15 نقطة
  • كم يدوم النظام15 نقطة
  • من صاعد إلى هابط في يومين10 نقطة
  • خاصية ماركوف15 نقطة
  • متى تتقارب10 نقطة
  • معنى التوزيع المستقر15 نقطة
0/ 7 تمت الإجابة
المهام
1مصفوفة · متجه20 نقطةبلا إجابة

لسوق حالتان يوميتان صاعدة وهابطة بمصفوفة انتقال P=(0.90.10.20.8)P=\begin{pmatrix}0.9&0.1\\0.2&0.8\end{pmatrix}P=(0.90.2​0.10.8​) (الصف 1: من الصاعدة، الصف 2: من الهابطة). املأ مصفوفة الانتقال ليومين P2P^2P2.

P2=P^2 =P2=
2إجابة رقمية15 نقطةبلا إجابة

لسوق حالتان يوميتان صاعدة وهابطة بمصفوفة انتقال P=(0.90.10.20.8)P=\begin{pmatrix}0.9&0.1\\0.2&0.8\end{pmatrix}P=(0.90.2​0.10.8​) (الصف 1: من الصاعدة، الصف 2: من الهابطة). أوجد الاحتمال المستقر πB\pi_BπB​ للحالة الصاعدة. أعطه بأربع منازل عشرية.

πB=\pi_B =πB​=المقبول: ± 0.001
3إجابة رقمية15 نقطةبلا إجابة

لسوق حالتان يوميتان صاعدة وهابطة بمصفوفة انتقال P=(0.90.10.20.8)P=\begin{pmatrix}0.9&0.1\\0.2&0.8\end{pmatrix}P=(0.90.2​0.10.8​) (الصف 1: من الصاعدة، الصف 2: من الهابطة). ما العدد المتوقع من الأيام المتتالية التي يدوم فيها النظام الصاعد بعد بدايته؟

T=T =T=المقبول: ± 0.001
4إجابة رقمية10 نقطةبلا إجابة

لسوق حالتان يوميتان صاعدة وهابطة بمصفوفة انتقال P=(0.90.10.20.8)P=\begin{pmatrix}0.9&0.1\\0.2&0.8\end{pmatrix}P=(0.90.2​0.10.8​) (الصف 1: من الصاعدة، الصف 2: من الهابطة). اليوم صاعد. ما احتمال أن يكون السوق في الحالة الهابطة بعد يومين؟ أعطه بمنزلتين عشريتين.

P=P =P=المقبول: ± 0.005
5اختيار15 نقطةبلا إجابة

ماذا تقول خاصية ماركوف؟

6اختيار10 نقطةبلا إجابة

اختر الشروط التي تضمن تقارب سلسلة منتهية إلى توزيع مستقر وحيد.

7اشرح بكلماتك15 نقطةبلا إجابة

في جملتين بيّن ما تخبرك به التوزيع المستقر لسلسلة أنظمة.

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