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
uantCraft Academy路线图学习路线
Ctrl K
AO
+1.2k 位学习者
登录加入 ↗
路线图学习路线
AO
+1.2k 位学习者
登录
  • English
  • Français
  • Español
  • العربية
  • Português
  • Deutsch
  • 日本語
  • 中文
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
uantCraft Academy路线图学习路线
Ctrl K
AO
+1.2k 位学习者
登录加入 ↗
路线图学习路线
AO
+1.2k 位学习者
登录
  • English
  • Français
  • Español
  • العربية
  • Português
  • Deutsch
  • 日本語
  • 中文
Particle filtering and non-stationary time series 学习路线›模块 2 · 粒子滤波›主题 2.3·~55分钟高级

重采样方案与退化

路线进度模块 2/3 · 主题 3/5
2.3 重采样方案与退化
—实验得分— / 100总 XP—连续天数—

当权重坍缩时

权重逐日相乘。对几次观测解释得不好的粒子权重会变得极小,而极小的权重永远无法恢复。过了足够多的天数,一个粒子几乎占据全部权重,其余的都是白白浪费的计算。这就是权重退化,用有效样本量 1/∑w~21/\sum\tilde w^{2}1/∑w~2 来度量。在 SPY 上用 100010001000 个粒子且不重采样,有效样本量第一天后为 960960960,十天后 368368368,五十天后 525252,250250250 天后约 1.31.31.3。退化到只剩一个粒子的滤波器只是一个猜测,不再是一团云。

ESS=1∑iw~i2,ESS<N2,u+iN,  i=0,…,N−1\mathrm{ESS}=\frac{1}{\sum_i\tilde w_i^{2}},\qquad \mathrm{ESS}<\frac N2,\qquad \frac{u+i}{N},\ \ i=0,\dots,N-1ESS=∑i​w~i2​1​,ESS<2N​,Nu+i​,  i=0,…,N−1(1)

重采样可以治好退化:重新抽取由 NNN 个粒子组成的新云,使权重为 w~i\tilde w_iw~i​ 的粒子平均出现 Nw~iN\tilde w_iNw~i​ 次,然后给每个副本相同的权重 1/N1/N1/N。抽法有好几种。多项式重采样抽取 NNN 个独立的均匀随机数;系统重采样只抽一个均匀随机数 uuu,在累积权重上放 NNN 个等间距指针 (u+i)/N(u+i)/N(u+i)/N;分层重采样在 NNN 个等长区间里各抽一个;残差重采样先给每个粒子分配整数副本 ⌊Nw~i⌋\lfloor N\tilde w_i\rfloor⌊Nw~i​⌋,只对剩余部分抽样。系统重采样最省,也最常用。

手算系统重采样取四个粒子位于 −1,0,1,2-1,0,1,2−1,0,1,2,权重为 0.058, 0.258, 0.426, 0.2580.058,\ 0.258,\ 0.426,\ 0.2580.058, 0.258, 0.426, 0.258。累积权重为 0.058, 0.316, 0.742, 10.058,\ 0.316,\ 0.742,\ 10.058, 0.316, 0.742, 1。抽到 u=0.3u=0.3u=0.3,指针为 (0.3+i)/4=0.075, 0.325, 0.575, 0.825(0.3+i)/4=0.075,\ 0.325,\ 0.575,\ 0.825(0.3+i)/4=0.075, 0.325, 0.575, 0.825。指针 0.0750.0750.075 落在第二格,0.3250.3250.325 和 0.5750.5750.575 落在第三格,0.8250.8250.825 落在第四格。新云是 0,1,1,20,1,1,20,1,1,2:位于 −1-1−1 的粒子消失了,位于 111 的重粒子被复制两次,接近其期望副本数 4×0.426=1.74\times0.426=1.74×0.426=1.7。危险的情形:权重为 0.97, 0.01, 0.01, 0.010.97,\ 0.01,\ 0.01,\ 0.010.97, 0.01, 0.01, 0.01 时有效样本量是 1.061.061.06,任何指针组都只会选中第一个粒子,云退化成只剩一个取值。
  • ESS 低时才重采样:常见规则是 ESS<N/2\mathrm{ESS}<N/2ESS<N/2。每天都重采样会浪费多样性。
  • 系统重采样只用一个随机数:累积权重上的指针 (u+i)/N(u+i)/N(u+i)/N 给出便宜、噪声小的抽样。
  • 代价是贫化:少数粒子的大量副本使云缺乏多样性,下一步传播必须重新把它撑开。

实验:评分内容

  • 期望副本数15 分
  • 系统重采样的指针10 分
  • 坍缩的权重15 分
  • 幸存的不同粒子10 分
  • 今天要重采样吗10 分
  • 系统重采样10 分
  • 配对方案15 分
  • 为什么要重采样15 分
0/ 已答 8 题
任务
1数值作答15 分未作答

取 N=4N=4N=4 个粒子,归一化权重为 0.4260.4260.426 的粒子在重采样后期望出现 Nw~N\tilde wNw~ 次。这个数是多少?保留两位小数。

n=n =n=允许误差:± 0.02
2数值作答10 分未作答

N=4N=4N=4、u=0.3u=0.3u=0.3 的系统重采样使用指针 (u+i)/N(u+i)/N(u+i)/N。第二个指针(i=1i=1i=1)是多少?保留三位小数。

p=p =p=允许误差:± 0.001
3数值作答15 分未作答

归一化权重为 0.97, 0.01, 0.01, 0.010.97,\ 0.01,\ 0.01,\ 0.010.97, 0.01, 0.01, 0.01。有效样本量 1/∑w~21/\sum\tilde w^{2}1/∑w~2 是多少?保留两位小数。

ess=ess =ess=允许误差:± 0.01
4数值作答10 分未作答

权重为 0.97, 0.01, 0.01, 0.010.97,\ 0.01,\ 0.01,\ 0.010.97, 0.01, 0.01, 0.01,系统重采样用 u=0.5u=0.5u=0.5 取 N=4N=4N=4 个指针。新云中出现多少种不同的原始粒子?

k=k =k=允许误差:± 0.01
5选择10 分未作答

有 N=1000N=1000N=1000 个粒子,今天的有效样本量是 620620620。按“ESS < N/2 就重采样”的规则,你怎么做?

6排列步骤10 分未作答

把系统重采样的步骤按正确顺序排列。

拖动以重新排序;也可聚焦某项,按空格抬起,用方向键移动,再按空格放下。

  1. 1对每个指针取累积权重首次达到它的粒子
  2. 2把权重累加成累积权重
  3. 3放置 N 个等间距指针 (u + i) / N
  4. 4抽取一个均匀随机数 u
  5. 5给每个副本权重 1 / N
7配对15 分未作答

把每种重采样方案与其抽取方式配对。

为左侧每一项选择配对项。

多项式
系统
分层
残差
8用文字解释15 分未作答

用一两句话解释:粒子滤波为什么需要重采样,以及它的代价是什么。

数学模式键盘或 LaTeX 输入第 1/8 题 · Ctrl ⏎ 检查

登录后即可运行你的代码。

所有讲解均可免费阅读。创建账户或登录后,即可运行代码、运行测试并提交此实验。

  • 浏览器内 IDE 与 bash 终端,无需安装
  • 即时评分、XP 以及你在学习路线中的位置
创建账户登录
或
使用 GitHub 继续