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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Roteiro de scikit-learn›Módulo 2 · Os modelos centrais›Tópico 2.4·~50 minIntermediário

Ajustar e julgar um classificador de direção

Posição no roteiroMódulo 2 de 4 · Tópico 4 de 6
2.4 Ajustar e julgar um classificador de direção
—Nota do lab— / 100XP total—Sequência—

Uma probabilidade, uma referência e um teste justo

A regressão logística transforma uma pontuação linear z=b₀+b₁x₁+…+bₚxₚ numa probabilidade p=1/(1+e^(-z)). A pontuação é o log das chances: lnp/(1-p)=z, então uma unidade a mais de xⱼ multiplica as chances de um dia de alta por e^bⱼ. Ponha um StandardScaler na frente, dentro de um Pipeline, e a unidade passa a ser um desvio padrão, o que torna comparáveis as razões de chances de variáveis diferentes. O modelo é ajustado minimizando a perda logarítmica -1/nΣ(yln p+(1-y)ln(1-p)) mais uma penalidade controlada por C (um C pequeno significa penalidade forte). O objeto ajustado dá predict_proba para as probabilidades e predict para a classe no limiar 0,5.

Um modelo de direção é julgado pelo que conseguiria sem fazer nada. Cerca de 55 % dos dias do SPY são de alta, então prever sempre «alta» acerta 55 % das vezes: essa é a referência, e ela deve vir dos rótulos de treino, pois os de teste são desconhecidos ao prever. A acurácia depende do limiar; a AUC não, e é a probabilidade de um dia de alta sorteado receber pontuação maior que um dia de baixa (0,5 significa nenhuma habilidade). A perda logarítmica pune erros confiantes. Com quatro variáveis conhecidas no fechamento, divisão no tempo (70 % para treino, os 30 % seguintes para teste), o modelo do laboratório obtém acurácia de 55,3 % contra 55,1 % da referência, AUC de 0,501 e perda logarítmica de 0,688, por pouco abaixo dos 0,690 de uma moeda. Razões de chances logo abaixo de 1 dizem que a alta de ontem reduz um pouco as chances de outra, efeito real, mas não negociável.

  • Julgue contra uma referência tirada dos rótulos de treino: prever a classe majoritária já dá cerca de 55 %.
  • AUC e perda logarítmica não dependem de um limiar; 0,5 e 0,69 são os valores de nenhuma habilidade.
  • Padronize dentro do pipeline; então e^bⱼ é a razão de chances por desvio padrão.

Lab: o que é avaliado

  • Dividir no tempo10 pts
  • O pipeline10 pts
  • Três pontuações20 pts
  • A referência da classe majoritária15 pts
  • Razões de chances15 pts
  • O estudo da direção do SPY30 pts
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