جميع الكتب

مهني

1 Markets I: The Ecosystem and Exchange-Traded Marketsالأسواق عبر الإنترنت 2 Markets II: Rates, FX and Creditالأسواق عبر الإنترنت 3 Markets III: Commodities, Energy and Cryptoالأسواق عبر الإنترنت 4 Quantitative Methodsالأساليب عبر الإنترنت 5 Derivatives and Volatilityالمشتقات عبر الإنترنت 6 Rates, Credit, XVA and Riskالفائدة والائتمان والمخاطر عبر الإنترنت 7 Research Craft: Predictors, Backtests, Measurement, Portfoliosالبحث عبر الإنترنت 8 Strategies I: Equities and Futuresالاستراتيجيات عبر الإنترنت 9 Strategies II: Volatility, Relative Value, Macro and the Bank Desksالاستراتيجيات عبر الإنترنت 10 Microstructure and Executionالتنفيذ عبر الإنترنت 11 Market Making and High-Frequency Tradingصناعة السوق عبر الإنترنت 12 Machine Learning for Marketsتعلم الآلة عبر الإنترنت 13 Low-Latency Softwareالتكنولوجيا عبر الإنترنت 14 Networks, Hardware and Trading Infrastructureالتكنولوجيا عبر الإنترنت 15 Research, Data and Risk Platformsالتكنولوجيا عبر الإنترنت 16 The Desk and the Firmالشركة عبر الإنترنت 17 The Industry: Firms, Roles and Careersالمسارات المهنية عبر الإنترنت 18 The Interview Bookالمسارات المهنية عبر الإنترنت
التطبيقات حول المدرب تسجيل الدخول ابدأ القراءة

Quantitative Finance · المسرد

ما معنى Burn-in, effective sample size؟

يُعرف أيضًا باسم: burn-in · effective sample size

Definition 14.10 Quantitative Methods · الفصل 14 — Bayesian Methods

The burn-in is the initial stretch of a chain discarded because it still depends on the starting point. The effective sample size of nn correlated draws is n/(1+2∑k≥1ρk)n/(1 + 2\sum_{k \ge 1}\rho_k), ρk\rho_k the chain’s autocorrelations: the number of independent draws with the same variance of the mean.

Posterior of the dispersion  of the platform’s true Sharpe ratios from the Gibbs sampler (18 000 draws) and from four random-walk Metropolis chains on the marginal posterior, against the empirical-Bayes point estimate 0.41 (dashed). Data: the chapter’s tutorial, seeded.
Figure 14.4. Posterior of the dispersion τ\tau of the platform’s true Sharpe ratios from the Gibbs sampler (18 000 draws) and from four random-walk Metropolis chains on the marginal posterior, against the empirical-Bayes point estimate 0.41 (dashed). Data: the chapter’s tutorial, seeded.
اقرأ في الفصل →