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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Bayesian Inference 学习路线›模块 3 · 模型与实战›主题 3.3·~55分钟高级

策略表现的贝叶斯更新

路线进度模块 3/3 · 主题 3/4
3.3 策略表现的贝叶斯更新
—实验得分— / 100总 XP—连续天数—

昨天的后验就是今天的先验

一个策略先有回测,之后才有实盘结果。贝叶斯更新用同一种方式处理两者。先取先验:回测所说的策略年度优势及其不确定性。每当新一段实盘结果到来,就更新;后验成为下一段的先验。一段一段地更新,与用全部数据一次性更新,得到的结果完全相同,各段的顺序也无关紧要。这很适合每天都在学习的实盘系统。

Pk=Pk−1+1s2,mk=Pk−1 mk−1+yk/s2PkP_{k}=P_{k-1}+\frac{1}{s^{2}},\qquad m_{k}=\frac{P_{k-1}\,m_{k-1}+y_k/s^{2}}{P_{k}}Pk​=Pk−1​+s21​,mk​=Pk​Pk−1​mk−1​+yk​/s2​(1)

这里 PPP 是信念的精度,mmm 是其均值,yky_kyk​ 是第 kkk 段的结果,sss 是它的标准误差。对市场还有一点很重要:市场会变。策略今天的优势可能与五年前不同,所以太旧的结果会误导人。略小于 111 的遗忘因子 δ\deltaδ 在每次更新前把精度乘以 δ\deltaδ,让信念稍微变宽,旧结果逐渐淡化。代价是信念永远不会变得极度确定,而在世界不断变化时这正是诚实的做法。

回测遇上两年实盘回测给出年度优势 6%6\%6%,不确定性 4%4\%4%,所以先验精度为 1/16=0.06251/16=0.06251/16=0.0625。实盘第 1 年收益 2%2\%2%,标准误差 5%5\%5%,精度 0.040.040.04。后验精度 0.10250.10250.1025,均值 (0.0625×6+0.04×2)/0.1025=4.44%(0.0625\times6+0.04\times2)/0.1025=4.44\%(0.0625×6+0.04×2)/0.1025=4.44%,标准差 3.12%3.12\%3.12%。第 2 年收益 1%1\%1%,再更新:精度 0.14250.14250.1425,均值 3.47%3.47\%3.47%,标准差 2.65%2.65\%2.65%。两年一次性更新(均值 1.5%1.5\%1.5%,标准误差 3.54%3.54\%3.54%)得到同样的 3.47%3.47\%3.47%。优势大于零的概率现在是 0.9050.9050.905。
  • 序贯更新:昨天的后验是今天的先验,逐段更新等于一次性更新。
  • 把回测当作先验:它是带着诚实不确定性的起点信念,而不是事实。
  • 遗忘因子 δ<1\delta<1δ<1:每次更新前缩小精度,让旧结果淡化。

实验:评分内容

  • 实盘第一年后15 分
  • 第一年后的离散度10 分
  • 实盘第二年后15 分
  • 优势为正的概率15 分
  • 遗忘旧结果10 分
  • 顺序重要吗10 分
  • 配对术语10 分
  • 为什么要遗忘旧结果15 分
0/ 已答 8 题
任务
1数值作答15 分未作答

先验为 6%6\%6%,精度 0.06250.06250.0625。实盘第 1 年为 2%2\%2%,精度 0.040.040.04。后验均值 (0.0625×6+0.04×2)/0.1025(0.0625\times6+0.04\times2)/0.1025(0.0625×6+0.04×2)/0.1025(百分数)是多少?保留两位小数。

m=m =m=允许误差:± 0.02
2数值作答10 分未作答

后验精度为 0.10250.10250.1025。后验标准差 1/0.10251/\sqrt{0.1025}1/0.1025​(百分数)是多少?保留两位小数。

s=s =s=允许误差:± 0.02
3数值作答15 分未作答

现在先验是上一个后验(均值 4.44%4.44\%4.44%,精度 0.10250.10250.1025),实盘第 2 年为 1%1\%1%,精度 0.040.040.04。新的后验均值 (0.1025×4.44+0.04×1)/0.1425(0.1025\times4.44+0.04\times1)/0.1425(0.1025×4.44+0.04×1)/0.1425(百分数)是多少?保留两位小数。

m=m =m=允许误差:± 0.02
4数值作答15 分未作答

后验为 N(3.47%, 2.65%)N(3.47\%,\ 2.65\%)N(3.47%, 2.65%)。P(m>0)=Φ(3.47/2.65)=Φ(1.31)P(m>0)=\Phi(3.47/2.65)=\Phi(1.31)P(m>0)=Φ(3.47/2.65)=Φ(1.31) 是多少?保留三位小数。

p=p =p=允许误差:± 0.004
5数值作答10 分未作答

下次更新前,对精度 0.10250.10250.1025 应用遗忘因子 δ=0.9\delta=0.9δ=0.9。新的精度 0.9×0.10250.9\times0.10250.9×0.1025 是多少?保留五位小数。

d=d =d=允许误差:± 0.00003
6选择10 分未作答

不遗忘时,先用第 1 年再用第 2 年更新,与先用第 2 年再用第 1 年更新,最终后验有什么差别?

7配对10 分未作答

把每个术语与其含义配对。

为左侧每一项选择配对项。

序贯更新
回测先验
遗忘因子
实盘结果
8用文字解释15 分未作答

用一两句话解释:交易者在更新对某策略的信念时,为什么可能想用遗忘因子。

数学模式键盘或 LaTeX 输入第 1/8 题 · Ctrl ⏎ 检查

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