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 Kalman filter, innovation, Kalman gain؟

يُعرف أيضًا باسم: Kalman filter · innovation · Kalman gain

Definition 19.3 Quantitative Methods · الفصل 19 — State-Space Models and the Kalman Filter

The Kalman filter (Kalman, 1960) computes recursively the conditional law αt∣y1,…,yt−1∼N(at,Pt)\alpha_t \mid y_1, \dots, y_{t-1} \sim \mathcal N(a_t, P_t). Given (at,Pt)(a_t, P_t), the innovation is vt=yt−Ztatv_t = y_t - Z_ta_t, with variance Ft=ZtPtZt⊤+HF_t = Z_tP_tZ_t^\top + H; the Kalman gain Kt=PtZt⊤Ft−1K_t = P_tZ_t^\top F_t^{-1} updates the state, at∣t=at+Ktvta_{t|t} = a_t + K_tv_t and Pt∣t=Pt−KtZtPtP_{t|t} = P_t - K_tZ_tP_t, and the prediction step gives at+1=Tat∣ta_{t+1} = Ta_{t|t} and Pt+1=TPt∣tT⊤+QP_{t+1} = TP_{t|t}T^\top + Q.

Steady-state Kalman gain of the local level model against the signal-to-noise ratio, K = p/(1 + p) with p = (q + √q2 + 4q)/2, and its small-q approximation √ q (dashed). At q = 0.01 the filter puts 9.5% weight on each new observation; at q = 1, 62%. Data: the chapter’s formula.
Figure 19.1. Steady-state Kalman gain of the local level model against the signal-to-noise ratio, K=p/(1+p)K = p/(1 + p) with p=(q+q2+4q)/2p = (q + \sqrt{q^2 + 4q})/2, and its small-qq approximation q\sqrt q (dashed). At q=0.01q = 0.01 the filter puts 9.5% weight on each new observation; at q=1q = 1, 62%. Data: the chapter’s formula.
اقرأ في الفصل →