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 Proximal operator, proximal gradient method؟

يُعرف أيضًا باسم: proximal operator · proximal gradient method

Definition 24.7 Quantitative Methods · الفصل 24 — Numerical Optimisation in Practice

The proximal operator of a convex function gg is prox⁡tg(v)=arg⁡min⁡x(g(x)+12t∥x−v∥2)\operatorname{prox}_{tg}(v) = \arg\min_x\bigl(g(x) + \frac1{2t}\lVert x - v\rVert^2\bigr); for g=λ∥⋅∥1g = \lambda\lVert\cdot\rVert_1 it is soft thresholding. The proximal gradient method minimises f+gf + g, ff smooth, by xk+1=prox⁡g/L(xk−∇f(xk)/L)x_{k+1} = \operatorname{prox}_{g/L}(x_k - \nabla f(x_k)/L); FISTA (Beck and Teboulle, 2009) adds Nesterov’s extrapolation.

The lasso (= 0.1, 200 observations, 50 predictors with a near-collinear pair) by the proximal gradient method and its accelerated version: gap to the optimal objective against the iteration, floored at 10-10. Data: the chapter’s tutorial, seeded.
Figure 24.5. The lasso (λ=0.1\lambda = 0.1, 200 observations, 50 predictors with a near-collinear pair) by the proximal gradient method and its accelerated version: gap to the optimal objective against the iteration, floored at 10−1010^{-10}. Data: the chapter’s tutorial, seeded.
اقرأ في الفصل →