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 scikit-learn›الوحدة 4 · البنية والفهم›الموضوع 4.4·~1 س 40 دمتقدم

المشروع الختامي: نموذج عوائد مقطعي يُقيَّم بأمانة

الموضع في المسارالوحدة 4 من 4 · الموضوع 4 من 4
4.4 المشروع الختامي: نموذج عوائد مقطعي يُقيَّم بأمانة
—درجة المختبر— / 100إجمالي XP—التتابع—

بناء خط المعالجة الأمين

في هذا المشروع الختامي تبني نموذجًا شهريًا للأسهم من الأسعار الخام إلى الحكم وكل خطوة مختارة لتتجنب خداع نفسك. تحوّل الإغلاقات اليومية إلى أسعار نهاية الشهر وتبني ثلاث ميزات لا تستعمل إلا الماضي (الزخم وعائد الشهر الأخير والتقلب) وتسمية تنظر ثلاثة أشهر إلى الأمام وتقيّس الميزات والتسميات داخل كل شهر ليتعلم النموذج ترتيب الأسهم لا توقيت السوق. ثم تقطع الزمن إلى طيات مشي أمامي مع تطهير وحظر وتلاءم نموذج Ridge من scikit-learn على ماضي كل طية وتقيّم كل شهر اختبار بمعامل المعلومات وأخيرًا تبدّل ميزة واحدة في كل مرة لترى أيها يستعمله النموذج فعلًا.

ICₜ=ρ(rank(pₜ), rank(yₜ)), train: j<a-H-e, Iⱼ=IC-ICⱼ
ماذا تقول البيانات الحقيقيةعلى الأسهم الـ 54 ذات التاريخ الكامل منذ 2000 يُختبر نموذج شهري بتسمية 3 أشهر وحظر 3 أشهر على 257 شهرًا في 10 كتل مشي أمامي. متوسط معامل المعلومات 0.033 بإحصاء t قدره 2.45 و56% من الأشهر موجبة. وتبديل التقلب داخل كل شهر اختبار يزيل الإشارة كلها (أهمية 0.033) بينما تبديل الزخم أو عائد الشهر الأخير لا يغير شيئًا (نحو -0.003). فالنموذج يقوم على ميزة واحدة. وتنال غابة عشوائية على اللوحة نفسها 0.102 داخل العينة و-0.008 في اختبارات المشي الأمامي ولا تهم عقوبة ridge: IC هو 0.033 لكل α من 0.01 إلى 10⁴. وحذف الحظر يغير IC بـ 0.0001 لأن تسميات الأشهر الثلاثة لا تتداخل إلا قليلًا.
  • رتّب داخل كل شهر: قيّس الميزات والتسميات داخل الشهر ليرتب النموذج الأسهم.
  • تطهير وحظر ثم تقييم: لاءم على ماضي كل طية فقط وقيّم كل شهر اختبار بـ IC.
  • اسأل ماذا استعمل النموذج: يبين اختبار التبديل هل الإشارة ميزة واحدة أم عدة.
تبسيطات يجب تذكرهاتضم العينة شركات كبيرة نجت طوال الفترة فقط فهي ذات تحيز للبقاء وقد تكون إشارتها مبالغًا فيها. ولا توجد تكاليف تداول ولا بناء محفظة ولا غير نموذج خطي واحد. وIC قدره 0.033 نتيجة إحصائية لا استراتيجية وكون ميزة واحدة تحمله كله سبب للحذر.

المختبر: ما الذي يُقيَّم

  • أسعار نهاية الشهر10 نقطة
  • لوحة الميزات والتسميات20 نقطة
  • التقييس داخل كل شهر10 نقطة
  • تمركز التسمية5 نقطة
  • طيات مشي أمامي مطهَّرة15 نقطة
  • ارتباط الرتب لشهر5 نقطة
  • قيّم نموذج Ridge شهرًا بشهر15 نقطة
  • أي ميزة يستعملها النموذج10 نقطة
  • الدراسة الكاملة10 نقطة
المستكشف · lab-sl-12
▾ lab-sl-12
▾ data
…
bash · داخل المتصفح
learner@quantcraft:~/lab-sl-12$
لم يتم تحميل Python بعدPythonLn 1, Col 1Spaces: 4UTF-8

هل تريد إعادة ضبط هذا الموضوع؟

سيعود كل ما في lab-sl-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