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
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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
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Hidden Markov Models-Skill›Modul 2 · Die Kernalgorithmen›Thema 2.2·~55 Min.Fortgeschritten

Viterbi-Dekodierung

Position in der SkillModul 2 von 3 · Thema 2 von 4
2.2 Viterbi-Dekodierung
—Lab-Punkte— / 100XP gesamt—Serie—

Die eine wahrscheinlichste Geschichte

Der Forward-Algorithmus addiert alle verborgenen Pfade, um zu sagen, wie wahrscheinlich die Daten sind. Oft will man etwas anderes: die eine beste Geschichte, die einzelne Zustandsfolge, die die Daten mit der höchsten Wahrscheinlichkeit erklärt. Die Viterbi-Dekodierung findet sie. Die Idee ist der Forward-Algorithmus mit einer Änderung: Statt über die vorherigen Zustände zu summieren, nimmt man den besten. Man führt einen Wert δt(j)\delta_t(j)δt​(j), die Wahrscheinlichkeit des besten Pfades, der an Tag ttt in Zustand jjj endet, und merkt sich, welcher Vorzustand ihn lieferte, den Rückzeiger.

δ1(j)=πjBj(o1),δt(j)=[max⁡iδt−1(i)Aij]Bj(ot),ψt(j)=arg⁡max⁡iδt−1(i)Aij\delta_1(j)=\pi_jB_j(o_1),\qquad \delta_t(j)=\Big[\max_i\delta_{t-1}(i)A_{ij}\Big]B_j(o_t),\qquad \psi_t(j)=\arg\max_i\delta_{t-1}(i)A_{ij}δ1​(j)=πj​Bj​(o1​),δt​(j)=[imax​δt−1​(i)Aij​]Bj​(ot​),ψt​(j)=argimax​δt−1​(i)Aij​(1)

Wählen Sie nach dem letzten Tag den Zustand mit dem größten δT\delta_TδT​ und gehen Sie über die Rückzeiger ψ\psiψ zurück, um den ganzen Pfad abzulesen. Zwei praktische Punkte. Erstens: mit Logarithmen arbeiten. Produkte vieler Wahrscheinlichkeiten schrumpfen gegen null, Logarithmen machen daraus Summen, und weil der Log monoton wächst, bleibt der beste Pfad derselbe. Zweitens: Der beste Pfad ist nicht dasselbe, wie an jedem Tag einzeln den wahrscheinlichsten Zustand zu wählen. Der Pfad kann durch das Spätere erzwungen werden, wie das Beispiel zeigt.

Wieder Klein, Groß, GroßTag 1: δ1=(0,54, 0,12)\delta_1=(0{,}54,\ 0{,}12)δ1​=(0,54, 0,12). Tag 2 (groß): Ruhig kommt am besten von Ruhig, 0,54⋅0,9⋅0,1=0,04860{,}54\cdot0{,}9\cdot0{,}1=0{,}04860,54⋅0,9⋅0,1=0,0486. Stürmisch kommt am besten von Stürmisch, 0,12⋅0,8⋅0,7=0,06720{,}12\cdot0{,}8\cdot0{,}7=0{,}06720,12⋅0,8⋅0,7=0,0672, nicht von Ruhig (0,54⋅0,1⋅0,7=0,03780{,}54\cdot0{,}1\cdot0{,}7=0{,}03780,54⋅0,1⋅0,7=0,0378). Tag 3: Stürmisch kommt von Stürmisch, 0,0672⋅0,8⋅0,7=0,03760{,}0672\cdot0{,}8\cdot0{,}7=0{,}03760,0672⋅0,8⋅0,7=0,0376, und Ruhig nur 0,00440{,}00440,0044. Der beste Pfad ist Stürmisch, Stürmisch, Stürmisch mit Wahrscheinlichkeit 0,03760{,}03760,0376. Dabei sah Tag eins allein mit 0,820{,}820,82 ruhig aus. Die späteren großen Bewegungen ziehen die ganze Geschichte Richtung Stürmisch. Dieser Pfad ist 1,781{,}781,78-mal wahrscheinlicher als Ruhig, Stürmisch, Stürmisch (0,02120{,}02120,0212).
  • Viterbi ersetzt die Summe des Forward-Algorithmus durch ein Maximum und führt Rückzeiger.
  • Der beste Pfad kann sich vom wahrscheinlichsten Zustand jedes einzelnen Tages unterscheiden.
  • Logarithmen nutzen: Summen von Logs vermeiden Unterlauf und behalten denselben besten Pfad.

Lab: Was bewertet wird

  • Ein Viterbi-Wert an Tag zwei15 Pkt.
  • Die Wahrscheinlichkeit des besten Pfades15 Pkt.
  • Der Log des besten Pfades10 Pkt.
  • Gegenüber einem anderen Pfad10 Pkt.
  • Der erste Zustand des besten Pfades15 Pkt.
  • Die Schritte von Viterbi10 Pkt.
  • Begriffe zuordnen10 Pkt.
  • Warum Logarithmen nutzen15 Pkt.
0/ 8 beantwortet
Aufgaben
1Numerische Antwort15 Pkt.Nicht beantwortet

Wie groß ist mit δ1=(0,54, 0,12)\delta_1=(0{,}54,\ 0{,}12)δ1​=(0,54, 0,12) und einer großen Bewegung an Tag 2 der Wert δ2(S)=max⁡(0,54⋅0,1, 0,12⋅0,8)⋅0,7\delta_2(S)=\max(0{,}54\cdot0{,}1,\ 0{,}12\cdot0{,}8)\cdot0{,}7δ2​(S)=max(0,54⋅0,1, 0,12⋅0,8)⋅0,7? Geben Sie vier Dezimalstellen an.

d=d =d=akzeptiert: ± 0.0003
2Numerische Antwort15 Pkt.Nicht beantwortet

Wie groß ist mit δ2=(0,0486, 0,0672)\delta_2=(0{,}0486,\ 0{,}0672)δ2​=(0,0486, 0,0672) und einer großen Bewegung an Tag 3 der Wert δ3(S)=max⁡(0,0486⋅0,1, 0,0672⋅0,8)⋅0,7\delta_3(S)=\max(0{,}0486\cdot0{,}1,\ 0{,}0672\cdot0{,}8)\cdot0{,}7δ3​(S)=max(0,0486⋅0,1, 0,0672⋅0,8)⋅0,7, die Wahrscheinlichkeit des besten Pfades? Geben Sie vier Dezimalstellen an.

d=d =d=akzeptiert: ± 0.0003
3Numerische Antwort10 Pkt.Nicht beantwortet

Wie groß ist der natürliche Logarithmus der Wahrscheinlichkeit 0,03760{,}03760,0376 des besten Pfades? Geben Sie zwei Dezimalstellen an.

l=l =l=akzeptiert: ± 0.02
4Numerische Antwort10 Pkt.Nicht beantwortet

Wie viel Mal wahrscheinlicher ist der beste Pfad (Wahrscheinlichkeit 0,03760{,}03760,0376) als der Pfad Ruhig, Stürmisch, Stürmisch (Wahrscheinlichkeit 0,02120{,}02120,0212)? Geben Sie zwei Dezimalstellen an.

r=r =r=akzeptiert: ± 0.02
5Auswahl15 Pkt.Nicht beantwortet

Tag eins zeigt eine kleine Bewegung, was Ruhig allein zu 82 % wahrscheinlich macht. Was ist der erste Zustand des besten Pfades für Klein, Groß, Groß?

6Schritte ordnen10 Pkt.Nicht beantwortet

Bringen Sie die Schritte der Viterbi-Dekodierung in die richtige Reihenfolge.

Zum Umsortieren ziehen, oder ein Element fokussieren, mit Leertaste anheben, mit Pfeiltasten bewegen und mit Leertaste ablegen.

  1. 1Nach dem letzten Tag den Zustand mit dem größten Wert wählen
  2. 2Mit delta gleich Anfangswahrscheinlichkeit mal erster Emission beginnen
  3. 3Über die Rückzeiger zurückgehen, um den Pfad zu lesen
  4. 4Für jeden Tag und Zustand den besten Vorgänger behalten und merken
7Zuordnen10 Pkt.Nicht beantwortet

Ordnen Sie jedem Begriff seine Bedeutung zu.

Wähle den Partner für jedes Element links.

δt(j)\delta_t(j)δt​(j)
ψt(j)\psi_t(j)ψt​(j)
Forward-Algorithmus
Viterbi-Algorithmus
8In Worten erklären15 Pkt.Nicht beantwortet

Erklären Sie in ein bis zwei Sätzen, warum die Viterbi-Dekodierung meist mit Logarithmen der Wahrscheinlichkeiten geschrieben wird und warum das den besten Pfad nicht ändert.

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