Скачать или смотреть Скрытые марковские модели для количественных финансов

🚀 Освойте навыки количественного анализа с Quant Guild
https://quantguild.com

📈 Interactive Brokers для алгоритмической торговли
https://www.interactivebrokers.com/mk...

👾 Присоединяйтесь к Discord-серверу Quant Guild здесь
  / discord  
______________________________________________________
🪐 Jupyter Блокнот
https://github.com/romanmichaelpaoluc...

*TL; Краткое содержание DW*
Наивные модели случайных величин не могут отразить динамику, наблюдаемую в реальных данных.
Распределения, генерируемые ненаблюдаемыми данными, которые мы пытаемся моделировать, изменяются с течением времени вместе с параметрами, которые мы пытаемся оценить.
Распределения, генерируемые ненаблюдаемыми данными, вероятно, являются функцией скрытых переменных или процессов (волатильность, тренд и т. д.), которые необходимо прокси-моделировать, поскольку эти скрытые переменные сами по себе ненаблюдаемы.
Мы можем моделировать скрытые процессы как ряд скрытых состояний, используя прокси-модели (например, историческую или реализованную волатильность) и явно определяя различные Состояния, теория и опыт играют здесь важную роль.
Цепи Маркова могут эффективно моделировать эти явно смоделированные скрытые состояния и лучше улавливать динамику, наблюдаемую на практике, но, безусловно, исключают другие скрытые процессы или состояния, которые могут улучшить модель.
Скрытые марковские модели сжимают ряд скрытых процессов или состояний, обучаясь на данных. Количество состояний — это гиперпараметр, и универсального значения не существует.
Хотя скрытые марковские модели могут лучше улавливать скрытые процессы, это возможно, происходит за счёт отказа от объяснимости, и они могут не превосходить более простую модель, которая явно определяет динамику, которая фиксирует максимальную вариативность в желаемых распределениях данных.

Надеюсь, вам понравилось!

Роман
___________________________________________
📖 Главы:
00:00 - Преодоление разрыва между теорией и практикой
03:40 - Моделирование неопределенности с помощью случайных величин
07:08 - Пример: Проблемы моделирования доходности NVDA
10:12 - Анимация: Почему сложно моделировать неопределенность
12:04 - Скрытые случайные величины и распределения, генерирующие данные
15:34 - Пример: Процесс реализованной волатильности
18:02 - Обзор: Проблемы, с которыми мы сталкиваемся на практике
20:18 - Мотивация цепей Маркова с помощью латентных состояний
22:40 - Моделирование латентных состояний с помощью цепей Маркова
28:24 - Пример: Модель режима волатильности
31:22 - Особенности модели цепей Маркова
33:05 - Оценка эффективности латентного состояния Модели
36:03 — Обоснование скрытых марковских моделей
38:58 — Скрытые марковские модели
43:12 — Алгоритмы прямого/обратного/Баума-Велча
46:36 — Пример: скрытая марковская модель с тремя состояниями
50:03 — Краткое содержание TL;DW
______________________________________________________
🗣️ Благодарности

Особая благодарность моим подписчикам на YouTube за поддержку моего канала и возможность продолжать создавать такие же видео!

⭐ Руководители Quant Guild
Д-р Джейсон Пироццоло
______________________________________
▶️ Похожие видео

Справочные видео 👉
Цепи Маркова для Quant Finance
   • Markov Chains for Quant Finance  

Управляйте волатильностью с помощью моделей ARCH и GARCH
   • Master Volatility with ARCH & GARCH Models  

Сборки Quant 🔨
Как создать панель управления для торговли волатильностью на Python с помощью Interactive Brokers
   • How to Build a Volatility Trading Dashboar...  

Статистика и прибыльность торговли с течением времени (Edge) 📈

Ожидаемой доходности акций не существует
   • Expected Stock Returns Don't Exist  

Как Торговля
   • How to Trade  

Как торговать с использованием подразумеваемой волатильности опционов
   • How to Trade Option Implied Volatility  

Как торговать с преимуществом
   • How to Trade with an Edge  

Quant о трейдинге и инвестировании
   • Quant on Trading and Investing  
__________________________________________
🗂️ Ресурсы

📚 Библиотека Quant Guild:
https://github.com/romanmichaelpaoluc...

🌎 GitHub:
https://github.com/RomanMichaelPaolucci
https://github.com/Quant-Guild

📝 Medium (Блог):
  / quantguild  
  / quant  
___________________________________________
🛠️ Проекты

Гауссова кулинарная книга:
https://gaussiancookbook.com

Рецепты моделирования стохастических процессов:
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.c...
___________________________________________
💬 Соцсети

TikTok:   / quantguild  

Instagram:   / quantguild  

X/Twitter: https://x.com/quantguild/

LinkedIn (личный):   / rmp99  

LinkedIn (компания):   / quant-guild  
___________________________________________