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 Quantile regression, mixture density network؟

يُعرف أيضًا باسم: quantile regression · mixture density network

Definition 11.4 Machine Learning for Markets · الفصل 11 — Probabilistic Models and Uncertainty

Quantile regression fits the conditional α\alpha-quantile by minimising the average pinball loss Ln=1n∑iℓα(yi,fθ(xi))\mathcal L_n = \frac1n\sum_i\ell_\alpha(y_i, f_\theta(x_i)) (Koenker and Bassett, 1978); with several levels it describes the whole distribution. A mixture density network outputs the weights, means and standard deviations of a mixture of KK Gaussians and is trained by their negative log-likelihood (Bishop, 1994).

before day 2 100after day 2 100
modelCRPS (bp)90% coverageCRPS (bp)90% coverage
boosted quantiles78.989.4%136.385.0%
Gaussian network (one seed)79.090.6%135.387.0%
ensemble of five79.191.1%135.487.6%
mixture density network78.889.7%136.186.1%
truth (Gaussian approximation)78.991.2%135.591.3%
Table 11.1. Distributional forecasts of the next day’s return on the test days of twenty synthetic assets. CRPS computed on nineteen quantiles (5% to 95%), in basis points of return. Data: ml_uncert.scores.
اقرأ في الفصل →