Во-первых, давайте поговорим о машинном обучении (МО) и его применении в трейдинге. В этой лекции будут рассмотрены байесовские методы и их уникальный подход к неопределенности, а также отмечены их потенциальные преимущества.
Используя байесовский анализ, мы можем присвоить вероятности событиям, которые еще не произошли, и скорректировать эти вероятности на основе новой информации. В современных динамичных финансовых рынках этот метод подходит идеально. Столкнувшись с ограниченным объемом данных и потребностью в систематических методах, которые включают в себя уже существующие знания или предположения, он оказывается очень полезным.
Примечание. Грамматический ИИ используется для исправления грамматических ошибок и улучшения предложений.
Методы машинного обучения, включающие байесовские методы, могут улучшить понимание статистических измерений, оценок параметров и прогнозов. Следовательно, разрабатываются новые методы управления рисками и адаптация прогностических моделей в режиме реального времени. Интересный способ взглянуть на подход Блэка-Литтермана — через призму Байеса. В результате прогнозы инвестора усредняются с рыночным равновесием для расчета ожидаемой доходности актива. Такие факторы, как волатильность, процентные корреляции и достоверность прогноза, определяют вес каждого компонента.
В этой статье мы рассмотрим различные темы и приложения, связанные с конкретными интересующими областями. Во-первых, давайте рассмотрим, как байесовскую статистику можно применить к машинному обучению. Изучение этого дает нам более глубокое понимание модели машинного обучения и неопределенности данных. Модели машинного обучения теперь можно определять и обучать с помощью PyMC3, мощной библиотеки вероятностного программирования. Разработка моделей ML становится более эффективной и интуитивно понятной с использованием этой программной библиотеки. Наш следующий шаг — перейти к современным методам выборки. Сочетание этих передовых методов позволяет нам выполнять приблизительные выводы, важнейший компонент передовых алгоритмов машинного обучения. В заключение мы продемонстрируем, как методы байесовского машинного обучения можно применять для решения реальных финансовых проблем. Этот урок охватывает множество тем, от динамических коэффициентов Шарпа до коэффициентов хеджирования при динамической парной торговле и оценок стохастической волатильности. Байесовские методы в финансах можно использовать по-разному, как показано на каждом из этих примеров.
