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 2 · النماذج الأساسية›الموضوع 2.2·~50 دمتوسط

الانحدار اللوجستي للاتجاه

الموضع في المسارالوحدة 2 من 4 · الموضوع 2 من 3
2.2 الانحدار اللوجستي للاتجاه
—درجة المختبر— / 100إجمالي XP—التتابع—

من درجة إلى احتمال

يتنبأ الانحدار اللوجستي بنعم أو لا مثل هل عائد الغد موجب. فهو يبني أولًا درجة خطية z=a+bxz=a+bxz=a+bx تمامًا كالانحدار الخطي ثم يحولها إلى احتمال بالسيغمويد p=1/(1+e−z)p=1/(1+e^{-z})p=1/(1+e−z). والدرجة هي لوغاريتم الأرجحية: z=ln⁡p1−pz=\ln\frac{p}{1-p}z=ln1−pp​ فيكون eze^{z}ez هو الأرجحية. ودرجة 000 تعني p=0.5p=0.5p=0.5. ويُلاءَم النموذج بتصغير الخسارة اللوغاريتمية أي −ln⁡p-\ln p−lnp حين كانت النتيجة نعم و−ln⁡(1−p)-\ln(1-p)−ln(1−p) حين كانت لا وهذا يعاقب بشدة الأخطاء الواثقة. والفئة المعلنة تعتمد على عتبة عادة 0.50.50.5 يمكن تحريكها.

p=11+e−z,z=a+bx,p1−p=ez,ℓ=−ln⁡p  (y=1)p=\frac{1}{1+e^{-z}},\qquad z=a+bx,\qquad \frac{p}{1-p}=e^{z},\qquad \ell=-\ln p\ \ (y=1)p=1+e−z1​,z=a+bx,1−pp​=ez,ℓ=−lnp  (y=1)(1)
درجة واحد وSPY الحقيقيخذ z=−0.5+2xz=-0.5+2xz=−0.5+2x وx=0.75x=0.75x=0.75. فيكون z=1z=1z=1 وp=1/(1+e−1)=0.731p=1/(1+e^{-1})=0.731p=1/(1+e−1)=0.731 والأرجحية e1=2.718e^{1}=2.718e1=2.718. وإذا كان اليوم صاعدًا فعلًا فالخسارة اللوغاريتمية −ln⁡0.731=0.313-\ln0.731=0.313−ln0.731=0.313. والدرجة 000 عند x=0.25x=0.25x=0.25 حيث يتردد النموذج. والبيانات الحقيقية أكثر تواضعًا. ففي 5 3845\,3845384 يومًا من SPY لها عائد لليوم التالي كان 54.9%54.9\%54.9% صاعدًا. وانحدار لوجستي على آخر عائد ومتوسط 5 أيام وتقلب 20 يومًا مُلاءَم على النصف الأول يتنبأ بالصعود في 98.8%98.8\%98.8% من أيام النصف الثاني ويصيب 55.4%55.4\%55.4% من المرات مقابل 55.2%55.2\%55.2% لقول الصعود دائمًا. وخسارته اللوغاريتمية 0.68720.68720.6872 لا تقل إلا قليلًا عن التخمين الثابت 0.68780.68780.6878. وتخمين ثابت 0.550.550.55 حين يكون المعدل الحقيقي 0.550.550.55 يعطي أصلًا −(0.55ln⁡0.55+0.45ln⁡0.45)=0.688-(0.55\ln0.55+0.45\ln0.45)=0.688−(0.55ln0.55+0.45ln0.45)=0.688.

الدقة وحدها تضلل حين تكون إحدى الفئتين شائعة. فالنموذج الذي يقول الصعود دائمًا يبدو جيدًا إن كانت معظم الأيام صاعدة وهو عديم النفع للتداول. احكم على نموذج الاتجاه بالخسارة اللوغاريتمية مقابل خط الأساس بمعدل ثابت وبمعايرة احتمالاته وقبل كل شيء بعائد استراتيجية تعمل بها بعد التكاليف. وفي القرار بعتبة نادرًا ما تتساوى كلفة شراء خاطئ وفرصة فائتة فلا تكون أفضل عتبة 0.50.50.5 غالبًا.

  • درجة ثم سيغمويد: تتحول درجة خطية إلى احتمال بين 000 و111.
  • الخسارة اللوغاريتمية تعاقب الثقة: الجواب الخاطئ الواثق يكلف أكثر بكثير من المتردد.
  • تفوّق على خط الأساس: قارن بالتنبؤ الدائم بالمعدل الأساسي لا بـ 50%50\%50%.

المختبر: ما الذي يُقيَّم

  • احتمال من درجة15 نقطة
  • الأرجحية10 نقطة
  • خسارة لوغاريتمية15 نقطة
  • أين يتردد النموذج10 نقطة
  • خط الأساس الثابت10 نقطة
  • لماذا تضلل الدقة10 نقطة
  • طابق المصطلحات10 نقطة
  • لماذا بالكاد يتفوق النموذج على خط الأساس20 نقطة
0/ 8 تمت الإجابة
المهام
1إجابة رقمية15 نقطةبلا إجابة

الدرجة z=−0.5+2xz=-0.5+2xz=−0.5+2x وx=0.75x=0.75x=0.75. ما الاحتمال الذي يعطيه السيغمويد 1/(1+e−z)1/(1+e^{-z})1/(1+e−z)؟ استعمل e−1=0.3679e^{-1}=0.3679e−1=0.3679 وأعطه بثلاث خانات عشرية.

p=p =p=المقبول: ± 0.002
2إجابة رقمية10 نقطةبلا إجابة

درجة z=1z=1z=1 تعني أن أرجحية النعم هي eze^{z}ez. كم هي؟ أعطها بثلاث خانات عشرية.

o=o =o=المقبول: ± 0.003
3إجابة رقمية15 نقطةبلا إجابة

قال النموذج p=0.731p=0.731p=0.731 وكان اليوم صاعدًا فعلًا. الخسارة اللوغاريتمية −ln⁡p-\ln p−lnp. كم هي؟ أعطها بثلاث خانات عشرية.

l=l =l=المقبول: ± 0.002
4إجابة رقمية10 نقطةبلا إجابة

يتردد النموذج (p=0.5p=0.5p=0.5) حين تكون الدرجة 000. لـ z=−0.5+2xz=-0.5+2xz=−0.5+2x عند أي xxx يحدث ذلك؟ أعطه بخانتين عشريتين.

x=x =x=المقبول: ± 0.005
5إجابة رقمية10 نقطةبلا إجابة

إذا كان 55%55\%55% من الأيام صاعدة وتتنبأ دائمًا بـ p=0.55p=0.55p=0.55 فمتوسط الخسارة اللوغاريتمية −(0.55ln⁡0.55+0.45ln⁡0.45)-(0.55\ln0.55+0.45\ln0.45)−(0.55ln0.55+0.45ln0.45). كم هو؟ استعمل ln⁡0.55=−0.5978\ln0.55=-0.5978ln0.55=−0.5978 وln⁡0.45=−0.7985\ln0.45=-0.7985ln0.45=−0.7985 وأعطه بثلاث خانات عشرية.

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

في مجموعة اختبار 55%55\%55% من أيامها صاعدة نموذج يتنبأ بالصعود دائمًا دقته 55%55\%55%. ماذا يعني ذلك؟

7مطابقة10 نقطةبلا إجابة

طابق كل مصطلح بمعناه.

اختر مقابل كل عنصر في اليسار.

السيغمويد
الأرجحية
الخسارة اللوغاريتمية
العتبة
8اشرح بكلماتك20 نقطةبلا إجابة

في SPY يتنبأ الانحدار اللوجستي بالصعود في 98.8%98.8\%98.8% من أيام الاختبار وخسارته اللوغاريتمية 0.68720.68720.6872 مقابل 0.68780.68780.6878 لثابت. في جملة أو جملتين اشرح ماذا يقول ذلك عن التنبؤ باتجاه اليوم.

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