Particle filtering and non-stationary time series スキル

株式のベータやボラティリティは定数ではなく、今日の値を教えてくれる人もいません。このスキルはそれらを動き続ける隠れ状態として扱い、追跡の方法を短いチェック（計算する数、並べ替える手順、結び付ける概念）と金融の例で平易に説明します。ノイズ混じりの観測を1つ読むよりフィルタが優れる理由、すべてが釣鐘形のときカルマンフィルタが行うこと、そうでないとき重み付き粒子の雲が同じことをどう行うか、重みが崩れる理由とリサンプリングによる修復、実際のSPYリターンでボラティリティを追う方法、モデルの数の学習、変化点の見つけ方、移動・指数・オンライン推定量の比較を扱います。総仕上げは、粒子フィルタ、カルマンフィルタ、移動回帰を自分で作り、SPYに対するアップルのベータを追うコードラボです。