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 4.2·~50 minAvanzado

Encontrar regímenes de mercado y grupos de pares

Posición en la rutaMódulo 4 de 4 · Tema 2 de 7
4.2 Encontrar regímenes de mercado y grupos de pares
—Puntuación del lab— / 100XP total—Racha—

Grupos sin etiquetas: regímenes y pares

K-means reparte n puntos en k grupos repitiendo dos pasos: asignar cada punto al centro más cercano y mover cada centro a la media de sus puntos. Minimiza la inercia, la suma de cuadrados de las distancias a los centros, Σᵢ‖xᵢ-c_(g(i))‖². La inercia siempre baja al crecer k, así que no puede elegir k sola; la silueta compara, para cada punto, la distancia a su propio grupo con la distancia al grupo más cercano y se promedia entre -1 y 1 (alto = bien separado). Dos reglas prácticas: ponga antes las columnas en una misma escala, porque las distancias suman unidades crudas (StandardScaler), y lance varios inicios (n_init=3) con un random_state fijo, porque k-means encuentra un óptimo local y sus etiquetas son números arbitrarios.

Para los regímenes, describa cada día de SPY por su rendimiento a 21 días, su volatilidad anualizada a 21 días y su drawdown desde el máximo acumulado, estandarice, agrupe con k=3 y renumere los grupos por volatilidad para que 0 sea el más calmado. En 5.384 días los grupos son un régimen calmado en el 72 % de los días (volatilidad 11,6 %), uno intermedio en el 25 % (22,4 %) y un régimen de crisis en el 2,7 % (61,5 %). El rendimiento medio del día siguiente apenas difiere (0,04 %, 0,05 %, 0,14 %), pero la dispersión es 0,79 %, 1,49 % y 3,96 %: los regímenes informan sobre el riesgo, no sobre la dirección. Para los pares, mida cómo se mueven juntos dos activos con la distancia 1-ρ, tome la fila de distancias de cada activo como su descripción y agrupe esas filas. Sin información sectorial, 59 activos caen en tecnología y consumo, defensivas, bancos e industriales, energía, y bonos con oro. Compruebe la estabilidad antes de confiar en una agrupación: el índice de Rand ajustado de los grupos de la primera y la segunda mitad de la muestra es solo 0,38, así que los activos de frontera cambian de bando.

  • Escale primero, reinicie a menudo: StandardScaler, n_init=3, un random_state fijo; las etiquetas son números arbitrarios, renómbrelas con algo significativo.
  • La inercia baja con k; la silueta compara separación y dispersión, y ninguna elige k por sí sola.
  • Los regímenes informan del riesgo, no de la dirección; compruebe la estabilidad de los grupos de pares con el índice de Rand ajustado antes de usarlos.

Lab: qué se califica

  • Descriptores de régimen10 pts
  • Ajustar regímenes20 pts
  • Elegir k15 pts
  • Resumir los regímenes15 pts
  • Grupos de pares15 pts
  • Estabilidad de los grupos10 pts
  • El estudio15 pts
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