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 AcademyRoadmapsSkills
Ctrl K
AO
+1,2 Tsd. Lernende
AnmeldenBeitreten ↗
RoadmapsSkills
AO
+1,2 Tsd. Lernende
Anmelden
  • 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 AcademyRoadmapsSkills
Ctrl K
AO
+1,2 Tsd. Lernende
AnmeldenBeitreten ↗
RoadmapsSkills
AO
+1,2 Tsd. Lernende
Anmelden
  • English
  • Français
  • Español
  • العربية
  • Português
  • Deutsch
  • 日本語
  • 中文
scikit-learn-Skill›Modul 3 · Ehrliche Bewertung›Thema 3.5·~50 Min.Fortgeschritten

Informationskoeffizient Trefferquote und Kalibrierung

Position in der SkillModul 3 von 4 · Thema 5 von 6
3.5 Informationskoeffizient Trefferquote und Kalibrierung
—Lab-Punkte— / 100XP gesamt—Serie—

Ein Modell bewerten, das Aktien ordnet

Ein Renditemodell für viele Aktien muss nicht die Größe jeder Rendite vorhersagen. Es muss die Aktien in die richtige Reihenfolge bringen. Der Informationskoeffizient IC ist die Rangkorrelation zwischen den Vorhersagen und den realisierten Renditen eines Monats, mit ρ=1−6∑di2/(n(n2−1))\rho=1-6\sum d_i^{2}/(n(n^{2}-1))ρ=1−6∑di2​/(n(n2−1)), wobei did_idi​ die Differenz der beiden Ränge der Aktie iii ist. Er liegt zwischen −1-1−1 und 111, Werte von 0,020{,}020,02 bis 0,050{,}050,05 sind für echte Signale typisch. Man berechnet einen IC pro Monat und betrachtet Mittelwert und t-Statistik IC‾/(s/m)\overline{\mathrm{IC}}/(s/\sqrt{m})IC/(s/m​) über mmm Monate, die sagt, ob sich der Mittelwert von null unterscheidet.

ρ=1−6∑di2n(n2−1),t=IC‾s/m,IR≈IC⋅N⋅12,B=1n∑i(pi−yi)2\rho=1-\frac{6\sum d_i^{2}}{n(n^{2}-1)},\qquad t=\frac{\overline{\mathrm{IC}}}{s/\sqrt{m}},\qquad \mathrm{IR}\approx\mathrm{IC}\cdot\sqrt{N\cdot 12},\qquad B=\frac1n\sum_i(p_i-y_i)^{2}ρ=1−n(n2−1)6∑di2​​,t=s/m​IC​,IR≈IC⋅N⋅12​,B=n1​i∑​(pi​−yi​)2(1)

Gibt das Modell Wahrscheinlichkeiten aus, etwa die Chance, dass eine Aktie den Median schlägt, zählen zwei weitere Werte. Die Trefferquote ist der Anteil richtiger Aussagen, leicht zu lesen und verrauscht. Der Brier-Score ist der Mittelwert von (pi−yi)2(p_i-y_i)^{2}(pi​−yi​)2, niedriger ist besser, und eine konstante Vermutung von 0,50{,}50,5 erreicht 0,250{,}250,25. Die Kalibrierung fragt, ob die Wahrscheinlichkeiten halten, was sie sagen: Von den Fällen, in denen das Modell 70%70\%70% sagte, sollten etwa 70%70\%70% eingetreten sein. Ein gut ordnendes Modell kann schlecht kalibriert sein, und die Kalibrierung entscheidet über die Einsatzhöhe. Das Grundgesetz verbindet beide Welten: Die jährliche Informationsratio ist etwa der IC mal die Wurzel der Zahl unabhängiger Wetten.

Fünf Aktien und ein echtes ModellVorhersagen 0,1;0,4;0,2;0,9;0,50{,}1;0{,}4;0{,}2;0{,}9;0{,}50,1;0,4;0,2;0,9;0,5 gegen Renditen −1,2,0,3,1-1,2,0,3,1−1,2,0,3,1 haben die Vorhersage-Ränge 1,3,2,5,41,3,2,5,41,3,2,5,4 und die Rendite-Ränge 1,4,2,5,31,4,2,5,31,4,2,5,3. Die Rangdifferenzen sind 0,−1,0,0,10,-1,0,0,10,−1,0,0,1, also ∑d2=2\sum d^{2}=2∑d2=2 und ρ=1−6×2/(5×24)=0,9\rho=1-6\times2/(5\times24)=0{,}9ρ=1−6×2/(5×24)=0,9. Für die Wahrscheinlichkeiten 0,8;0,6;0,30{,}8;0{,}6;0{,}30,8;0,6;0,3 mit den Ergebnissen 1,0,01,0,01,0,0 ist der Brier-Score (0,04+0,36+0,09)/3=0,163(0{,}04+0{,}36+0{,}09)/3=0{,}163(0,04+0,36+0,09)/3=0,163, besser als 0,250{,}250,25, mit einer Güte von 35%35\%35%. Beim echten monatlichen Aktienmodell (54 Aktien, 257257257 Testmonate) ist der mittlere IC 0,03260{,}03260,0326 bei einer Streuung von etwa 0,210{,}210,21, also t=0,0326/(0,21/257)=2,49t=0{,}0326/(0{,}21/\sqrt{257})=2{,}49t=0,0326/(0,21/257​)=2,49, und die Trefferquote beträgt nur 50,7%50{,}7\%50,7%. Das Grundgesetz, 0,0326×54×12=0,830{,}0326\times\sqrt{54\times12}=0{,}830,0326×54×12​=0,83, ist eine Obergrenze, die Kosten und die fehlende Unabhängigkeit der Wetten ignoriert.
  • Rang, nicht Größe: Der IC belohnt die richtige Reihenfolge und ignoriert die Größe von Ausreißern.
  • t-Statistik beachten: Ein mittlerer IC von 0,030{,}030,03 ist nur sinnvoll, wenn er mehrere Standardfehler über null liegt.
  • Wahrscheinlichkeiten brauchen Kalibrierung: Brier-Score und Zuverlässigkeit sagen, ob 70%70\%70% auch 70%70\%70% heißt.

Lab: Was bewertet wird

  • Quadrierte Rangdifferenzen10 Pkt.
  • Die Rangkorrelation15 Pkt.
  • Eine t-Statistik für den mittleren IC15 Pkt.
  • Ein Brier-Score15 Pkt.
  • Das Grundgesetz10 Pkt.
  • Trefferquote gegen IC10 Pkt.
  • Begriffe zuordnen10 Pkt.
  • Warum Kalibrierung zählt15 Pkt.
0/ 8 beantwortet
Aufgaben
1Numerische Antwort10 Pkt.Nicht beantwortet

Die Vorhersage-Ränge sind 1,3,2,5,41,3,2,5,41,3,2,5,4, die Rendite-Ränge 1,4,2,5,31,4,2,5,31,4,2,5,3. Wie groß ist ∑di2\sum d_i^{2}∑di2​, die Summe der quadrierten Rangdifferenzen?

s=s =s=akzeptiert: ± 0.01
2Numerische Antwort15 Pkt.Nicht beantwortet

Wie groß ist bei n=5n=5n=5 Aktien und ∑di2=2\sum d_i^{2}=2∑di2​=2 der Wert ρ=1−6∑di2/(n(n2−1))\rho=1-6\sum d_i^{2}/(n(n^{2}-1))ρ=1−6∑di2​/(n(n2−1))? Geben Sie zwei Dezimalstellen an.

r=r =r=akzeptiert: ± 0.01
3Numerische Antwort15 Pkt.Nicht beantwortet

Über m=257m=257m=257 Monate beträgt der mittlere IC 0,03260{,}03260,0326 und seine Standardabweichung 0,210{,}210,21. Wie groß ist t=IC‾/(s/m)t=\overline{\mathrm{IC}}/(s/\sqrt{m})t=IC/(s/m​)? Verwenden Sie 257=16,03\sqrt{257}=16{,}03257​=16,03 und geben Sie zwei Dezimalstellen an.

t=t =t=akzeptiert: ± 0.03
4Numerische Antwort15 Pkt.Nicht beantwortet

Die Wahrscheinlichkeiten sind 0,8;0,6;0,30{,}8;0{,}6;0{,}30,8;0,6;0,3, die Ergebnisse 1,0,01,0,01,0,0. Wie groß ist der Brier-Score 13∑(pi−yi)2\frac13\sum(p_i-y_i)^{2}31​∑(pi​−yi​)2? Geben Sie drei Dezimalstellen an.

b=b =b=akzeptiert: ± 0.002
5Numerische Antwort10 Pkt.Nicht beantwortet

Bei einem mittleren IC von 0,03260{,}03260,0326 und 545454 Aktien, die 121212-mal im Jahr gehandelt werden, ergibt das Grundgesetz IR≈IC54×12\mathrm{IR}\approx\mathrm{IC}\sqrt{54\times12}IR≈IC54×12​. Wie groß ist es? Verwenden Sie 648=25,46\sqrt{648}=25{,}46648​=25,46 und geben Sie zwei Dezimalstellen an.

ir=ir =ir=akzeptiert: ± 0.02
6Auswahl10 Pkt.Nicht beantwortet

Ein Modell hat einen mittleren IC von 0,0330{,}0330,033 mit t=2,5t=2{,}5t=2,5, aber nur eine Trefferquote von 50,7%50{,}7\%50,7%. Welche Aussage stimmt?

7Zuordnen10 Pkt.Nicht beantwortet

Ordnen Sie jedem Wert zu, was er misst.

Wähle den Partner für jedes Element links.

Informationskoeffizient
Trefferquote
Brier-Score
Kalibrierung
8In Worten erklären15 Pkt.Nicht beantwortet

Ein Modell ordnet Aktien gut, sagt aber 90%90\%90%, wenn die wahre Chance 55%55\%55% beträgt. Erklären Sie in ein bis zwei Sätzen, warum das für den Handel trotzdem zählt.

Mathe-ModusEingabe per Tastatur oder LaTeXAufgabe 1 von 8 · Strg ⏎ zum Prüfen

Melde dich an, um deinen Code auszuführen.

Alle Lektionen kannst du kostenlos lesen. Erstelle ein Konto oder melde dich an, um Code auszuführen, Tests zu starten und dieses Lab abzugeben.

  • IDE im Browser mit Bash-Terminal — nichts zu installieren
  • Sofortige Bewertung, XP und dein Platz auf der Skill
Konto erstellenAnmelden
ODER
Weiter mit GitHub