Matstat Ökonometrie Matan - Seite 11
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
Auf Wunsch des Themenstarters werde ich über das Prinzip der maximalen Wahrscheinlichkeit fortfahren. Der Kürze halber verwende ich den englischen Begriff MLE (Maximum Likelihood Estimation).
Per Definition ist die Wahrscheinlichkeit die Dichte der gemeinsamen Verteilung. Für eine Stichprobe der Größe N ist sie eine numerische Funktion des numerischen N-dimensionalen Raums. Außerdem hängt es auch von den zu ermittelnden (geschätzten) Parametern ab.
Daher stellt sich die Frage: Woher kommt diese Funktion? Die Antwort lautet "wenn".) Denn es ist unmöglich, alle verschiedenen Möglichkeiten zu erfassen.
Die Plausibilität ist die Wahrscheinlichkeit, innerhalb eines Konfidenzintervalls zu liegen. Und was ist Plausibilität? Einfach ausgedrückt, ohne die Dichte der gemeinsamen Verteilung.
Die Plausibilität ist die Wahrscheinlichkeit, innerhalb eines Konfidenzintervalls zu liegen. Was ist Plausibilität? Einfach ausgedrückt, ohne die Dichte der gemeinsamen Verteilung.
Was genau ist für Sie schwierig am Konzept der Dichte?
Wie immer - erst auf Normalität, dann auf Stationarität und dann... wie immer...
Übrigens: Nicht jeder nennt Gaußsches Rauschen weiß. Weiß ist weiß und Gauß ist Gauß.
Wenn Sie Ihr Werk lesen, haben Sie praktisch bewiesen, dass keine noch so kleine Manipulation an der Beständigkeit der Reihe etwas ändert. Herzlichen Glückwunsch!
Was hat das mit Beharrlichkeit zu tun? Ich habe dieses Wort überhaupt nicht erwähnt... Doc, es tut mir leid, aber Sie sind noch dümmer als ich dachte.... Es ging um die maximale Erhaltung der Struktur der Reihe, und die Struktur ist, wie wir wissen, verantwortlich für die Struktur, die Nicht-Entropie (oder Entropie).
Es hat sich gezeigt, dass die Arbeit mit M1 und höher sich nicht von der Arbeit mit einem Wiener Prozess ohne Abriss unterscheidet. Und man sollte ganz andere Methoden darauf anwenden als bei Zecken und ausgedünnten Zecken.
Es gibt Berichte über den Erfolg der Warlock-Methode mit bestimmten Optimierungen....
Sie haben ihren eigenen Treffpunkt, und du bist darin ziemlich überflüssig, weil du nichts verstehst.
Sie sollten den Markt überhaupt nicht anfassen, Sie mögen ihn nicht, und er mag Sie nicht.
Ich werde aufhören, mit Ihnen zu reden.
3) Die Standardversion des MLE.
Wird oft als Definition von MLE verwendet, was aber die Anwendbarkeit der Methode zu sehr einschränkt.
Es wird davon ausgegangen, dass alle Zufallsvariablen in der Stichprobe
a) unabhängig sind und
b) die gleiche univariate Verteilung mit der Dichte p(x,a),
haben, wobei a der zu schätzende Parameter ist.
Dann ist die Likelihood-Funktion L=p(x1,a)*p(x2,a)*...*p(xn,a), wobei n der Stichprobenumfang ist.
Setzen Sie die Stichprobe (im ersten Sinne) als x ein, erhalten Sie L=L(a) und suchen Sie den amax, bei dem L ein Maximum erreicht.
Beachten Sie, dass wir LL(a)=log(L(a)) anstelle von L(a) maximieren können, da der Logarithmus eine monotone Funktion ist und praktischerweise das Produkt durch Addition ersetzt.
Betrachten wir als Beispiel die Exponentialverteilung p(x,a)=a*exp(-a*x), log(p(x,a))=log(a)-a*x,
Ableitung durch den Parameter d(log(p(x,a)))/da=1/a-x.
Wir müssen also die Gleichung 1/a-x1+1/a-x2+...+1/a-xn=0 -> amax=n/(x1+x2+...+xn) lösen.
4) Nächstes Mal werde ich beschreiben, wie die Methode der Minimierung der Summe der Module anstelle von MNC erhalten wird)
Wir maximieren also das Zentrum der Verteilung? im Wesentlichen Null-Sigma?
Oder wird das Maximum nicht immer bei Null Sigma liegen?
Forum zum Thema Handel, automatisierte Handelssysteme und Strategietests
Matstat-Ökonometrie-Matan
Alexei Tarabanov, 2021.05.14 22:25
Plausibilität ist die Wahrscheinlichkeit, innerhalb eines Konfidenzintervalls zu liegen. Und was ist Plausibilität? Einfach ausgedrückt, ohne eine gemeinsame Verteilungsdichte.
Wahrscheinlichkeit, dass die Variable einer Normalverteilung entstammt == Maximum Likelihood ?
Und was die Ökonometrie, Matstat und Matan (Gott, was für Namen!) betrifft, so unterstütze ich Automat - dieser Unsinn ist nur anwendbar, wenn der Einzelne die Physik des Prozesses verstanden hat. Ansonsten ist das alles Unsinn und es lohnt sich nicht, darauf zu achten.
Amen.
Nichts für ungut.
Sie verstehen das nicht. Darüber hinaus verstehen sie die Physik überhaupt nicht. Es nützt ihnen nichts.
Wir sollten sie in Ruhe lassen. Lass sie sich austoben. Wir schauen zu.
Tatsächlich habe ich in Quant-Publikationen keine Erwähnung der Verwendung von SB und anderem Rauschen gesehen, um etwas Handlesbares zu schaffen, außer Simulationen zu Testzwecken. Und diese Methode ist als unwirksam anerkannt. Nun, auch um etwas Unwirkliches zu simulieren, um es mit dem Realen zu vergleichen und zu zeigen, dass es dem Auge ähnlich ist, aber absolut nutzlos. Quants sind es gewohnt, realistischer zu denken und etwas dort zu suchen, wo es wirklich ist. Die Ökonometrie ist sehr nützlich, da sie eine Sinuskurve vorhersagen kann und leicht durch maschinelles Lernen ersetzt werden kann. Und niemand hat bisher herausgefunden, womit man das maschinelle Lernen ersetzen kann. An dieser Stelle könnten wir das Philosophieren über dieses Thema als unproduktiv und nicht zielführend beenden 😁
Kein Quant wird jemals ein Arbeitsmodell oder einen Ansatz veröffentlichen. In der Regel unterzeichnen sie bei ihrer Einstellung ein NDA.
Was sie veröffentlichen, funktioniert entweder nicht mehr oder hat nie funktioniert, ist aber theoretisch interessant.
Maximieren wir also das Zentrum der Verteilung, also im Wesentlichen Null-Sigma?
Oder wird das Maximum nicht immer bei Null Sigma liegen?
Vergessen Sie die Normalverteilung) Vergessen Sie sie nicht für immer, nur für eine Weile) Sie taucht immer wieder auf, aber eigentlich gibt es viele Verteilungen, sowohl tabellarische als auch unbenannte)
Der Sinn von MLE ist, dass wir eine unendliche Anzahl von Modellen haben, die durch den Parameter "nummeriert" sind. Je nach den Ergebnissen des Experiments (Stichproben im numerischen Sinne) wählen wir aus ihnen diejenige aus, die die Wahrscheinlichkeit maximiert. Die Wahrscheinlichkeit (Verteilungsdichte) ist ein grundlegendes theoretisches Konzept (ergibt sich direkt aus den Axiomen der Wissenschaft), und man kann sich nur an seine Anwendung gewöhnen, ohne zu versuchen, sie durch andere, weniger grundlegende Konzepte zu erklären.
Die MLE-Methode ist so grundlegend, dass sie sogar Eingang in das maschinelle Lernen gefunden hat (zusammen mit dem impliziten Konzept einer gemeinsamen Verteilung von Merkmalen und Antworten).
Es stellt sich also die Frage, mit welcher parametrischen Modellfamilie man arbeiten soll. Diese Frage ist in der Regel praktisch und hängt vom jeweiligen Objekt ab.
Und ist es dasselbe?
Wahrscheinlichkeit, dass eine Variable aus einer Normalverteilung == Maximum Likelihood ?Das Konfidenzintervall stammt aus dem Bereich der Intervallschätzung eines Parameters, bei der man nicht einen bestimmten Wert des Parameters findet, sondern das Intervall, in das er mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit fällt. Zum Beispiel betrachtet jeder nur den numerischen Wert von Hearst und ist sehr froh, dass er nicht gleich 0,5 ist. Tatsächlich muss aber gezeigt werden, dass Hirst mit hoher Wahrscheinlichkeit in ein Intervall fällt, das nicht 0,5 enthält. Dies ist in der Regel ein großes Problem.)
MLE stammt aus dem Bereich der Punktschätzungen eines Parameters. Das Problem ist etwas anders gelagert, aber wie beim vorigen Problem stützt sich die Lösung auf den Begriff der gemeinsamen Stichprobenverteilung (im zweiten Sinne). Daher besteht die Aussage "Ich kenne Konfidenzintervalle, aber ich kenne die gemeinsame Verteilungsdichte nicht" aus zwei sich gegenseitig ausschließenden Aussagen)
Ich schlage vor, dass Sie die Methoden nacheinander durchgehen, anstatt ein unverständliches Durcheinander daraus zu machen.
Kein Quant wird jemals ein Arbeitsmodell oder einen Ansatz veröffentlichen. In der Regel unterzeichnen sie bei ihrer Einstellung ein NDA.
Was sie veröffentlichen, funktioniert entweder nicht mehr oder hat nie funktioniert, ist aber theoretisch interessant.