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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Ruta de scikit-learn›Módulo 4 · Estructura y comprensión›Tema 4.1·~50 minAvanzado

Clustering para regímenes y pares

Posición en la rutaMódulo 4 de 4 · Tema 1 de 4
4.1 Clustering para regímenes y pares
—Puntuación del lab— / 100XP total—Racha—

Grupos sin etiquetas

El clustering busca grupos de filas parecidas sin que se le diga cuáles son los grupos. K-means es el caballo de batalla. Se eligen kkk centros y se repiten dos pasos: asignar cada punto al centro más cercano y mover cada centro a la media de sus puntos. Se detiene cuando nada cambia. La cantidad que reduce es la inercia, la suma de distancias al cuadrado de cada punto a su centro. Como k-means usa distancias, las variables deben tener una escala común, y como siempre encuentra kkk grupos, los encontrará incluso en datos que no tienen ninguno. En finanzas el clustering se usa para etiquetar regímenes (calma, tormenta, crisis) y para hallar pares, acciones que se comportan de forma parecida.

inertia=∑i∥xi−ck(i)∥2,si=bi−aimax⁡(ai, bi)\mathrm{inertia}=\sum_{i}\left\|x_i-c_{k(i)}\right\|^{2},\qquad s_i=\frac{b_i-a_i}{\max(a_i,\,b_i)}inertia=i∑​​xi​−ck(i)​​2,si​=max(ai​,bi​)bi​−ai​​(1)

¿Qué tan bueno es un clustering? La silueta de un punto compara aaa, su distancia media a los demás puntos de su grupo, con bbb, su distancia media a los puntos del grupo vecino más cercano: s=(b−a)/max⁡(a,b)s=(b-a)/\max(a,b)s=(b−a)/max(a,b). Está cerca de 111 para un punto en el interior de un grupo compacto y bien separado, cerca de 000 en una frontera y es negativa si el punto probablemente está en el grupo equivocado. La silueta media ayuda a comparar valores de kkk, pero nunca prueba que los grupos sean reales. Repita siempre con otros puntos de partida y otras variables, y pregunte si los grupos significan algo para operar.

Seis puntos y acciones realesTomemos los puntos 1,2,3,10,11,121,2,3,10,11,121,2,3,10,11,12 con centros iniciales 222 y 999. Los puntos 1,2,31,2,31,2,3 van al centro 222 y 10,11,1210,11,1210,11,12 al centro 999. Los nuevos centros son 222 y 111111. La inercia es (1+0+1)+(1+0+1)=4(1+0+1)+(1+0+1)=4(1+0+1)+(1+0+1)=4. Para el punto 333, a=(2+1)/2=1,5a=(2+1)/2=1{,}5a=(2+1)/2=1,5 y b=(7+8+9)/3=8b=(7+8+9)/3=8b=(7+8+9)/3=8, así que s=(8−1,5)/8=0,8125s=(8-1{,}5)/8=0{,}8125s=(8−1,5)/8=0,8125. Con datos reales, 545454 acciones descritas por su beta frente a la acción media y su volatilidad anual se reparten en 303030 y 242424 acciones para k=2k=2k=2 (silueta 0,530{,}530,53), en 25,22,725,22,725,22,7 para k=3k=3k=3 (0,520{,}520,52) y tienen silueta 0,460{,}460,46 para k=4k=4k=4. En SPY, agrupar días por la volatilidad a 202020 días y el rendimiento halla 72%72\%72% de días tranquilos (volatilidad 12,4%12{,}4\%12,4%), 25,7%25{,}7\%25,7% de días intermedios (20,3%20{,}3\%20,3%) y 2,3%2{,}3\%2,3% de días de crisis (66,3%66{,}3\%66,3% y un rendimiento a 202020 días de −12,7%-12{,}7\%−12,7%). Un modelo oculto de Markov dio otras proporciones, porque difieren las variables y el método.
  • Dos pasos: asignar al centro más cercano, mover el centro a la media, repetir.
  • Escale primero: las distancias tratan igual todas las variables, así que una de unidades grandes dominaría.
  • Los grupos son una lente, no un hecho: compruebe la estabilidad y el sentido antes de operar con ellos.

Lab: qué se califica

  • Un nuevo centro10 pts
  • La inercia10 pts
  • Distancia dentro del grupo10 pts
  • Una silueta15 pts
  • Los días que no son tranquilos5 pts
  • Por qué escalar las variables10 pts
  • Los pasos de k-means10 pts
  • Emparejar el vocabulario10 pts
  • Por qué los grupos requieren comprobación20 pts
0/ 9 respondidos
Ejercicios
1Respuesta numérica10 ptsSin responder

Los puntos 10,11,1210,11,1210,11,12 se asignaron al segundo centro. ¿Adónde se mueve ese centro, a la media de sus puntos?

c=c =c=aceptado: ± 0.01
2Respuesta numérica10 ptsSin responder

Los centros son 222 y 111111. Los puntos 1,2,31,2,31,2,3 están a distancias al cuadrado 1,0,11,0,11,0,1 de 222 y 10,11,1210,11,1210,11,12 a 1,0,11,0,11,0,1 de 111111. ¿Cuánto vale la inercia?

i=i =i=aceptado: ± 0.01
3Respuesta numérica10 ptsSin responder

El punto 333 está en el grupo {1,2,3}\{1,2,3\}{1,2,3}. ¿Cuánto vale aaa, su distancia media a los otros dos puntos 111 y 222? Dé un decimal.

a=a =a=aceptado: ± 0.05
4Respuesta numérica15 ptsSin responder

Para el punto 333, a=1,5a=1{,}5a=1,5 y la distancia media al otro grupo {10,11,12}\{10,11,12\}{10,11,12} es b=(7+8+9)/3=8b=(7+8+9)/3=8b=(7+8+9)/3=8. ¿Cuánto vale la silueta s=(b−a)/max⁡(a,b)s=(b-a)/\max(a,b)s=(b−a)/max(a,b)? Dé tres decimales.

s=s =s=aceptado: ± 0.002
5Respuesta numérica5 ptsSin responder

Al agrupar los días de SPY en tres grupos, el 72%72\%72% son tranquilos. ¿Qué proporción de días no es tranquila? Dé dos decimales como fracción.

f=f =f=aceptado: ± 0.005
6Elección10 ptsSin responder

Se agrupan acciones por beta (valores cercanos a 111) y capitalización en dólares (valores cercanos a 101110^{11}1011). ¿Qué ocurre si no se escala?

7Ordenar los pasos10 ptsSin responder

Ponga en orden los pasos de k-means.

Arrastra para reordenar, o enfoca un elemento, pulsa Espacio para levantarlo, las flechas para moverlo y Espacio para soltarlo.

  1. 1Repetir hasta que las asignaciones dejen de cambiar
  2. 2Elegir k centros iniciales
  3. 3Mover cada centro a la media de sus puntos
  4. 4Asignar cada punto al centro más cercano
8Emparejar10 ptsSin responder

Empareje cada término con su significado.

Elige la pareja de cada elemento de la izquierda.

Centroide
Inercia
Silueta
Grupo de pares
9Explicar con palabras20 ptsSin responder

K-means sobre los días de SPY da 72%72\%72%, 25,7%25{,}7\%25,7% y 2,3%2{,}3\%2,3%, mientras que un modelo oculto de Markov dio otras proporciones. En una o dos frases, explique por qué no se debe tratar un clustering como el conjunto verdadero de regímenes.

Modo matemáticasEntrada por teclado o LaTeXEjercicio 1 de 9 · Ctrl ⏎ para comprobar

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