Probabilistic-programming-and-bayesian-methods-for-hackers: الفصل 6: دالة خسارة تحسين التباين المتوسط

@ Anjum48 أي فصل هذا؟
CamDavidsonPilon lambda يبدو كمعامل التنظيم؟

تحاول وظيفة الخسارة تقليل أوزان المحفظة للأوراق المالية الأربعة

تم حل هذا الأمر بشكل تافه عن طريق وضعهم جميعًا على ما لا نهاية سالب ، لذلك لا أعتقد أنك قصدت قول ذلك. إنها قوتان متضادتان: كلما زادت الأوزان ، زاد المصطلح الأول (العائد) ، ولكن أيضًا زاد التباين (المصطلح الثاني).

معلمة lambda هي معلمة يحددها المستخدم وهي عبارة عن مفاضلة بين تعظيم العائد (المصطلح الأول) والمصطلح الثاني (تباين المحفظة). إنه ليس منظمًا بالمعنى التقليدي للانحدار ولكنه مماثل.

هذه صيغة شائعة جدًا في مجال التمويل - إنها صيغة لاغرانجية لمشكلة تربيعية: http://www.actuaries.org/AFIR/Colloquia/Rome2/Cesarone_Scozzari_Tardella.pdf

تضمين التغريدة
لا أفهم أن المُحسِّن يستخدم min ، أعني ، يجب عليك زيادة عائدك و
يعاقب بالتباين. لذا يجب عليك استخدام max أو إلحاق إشارة سلبية بدلاً من استخدام min .

غالبًا ما يشار إلى lambda (على سبيل المثال هنا ) بمعامل "النفور من المخاطرة" - يذكر CamDavidsonPilon المقايضة.

إذا كانت lambda 𝛌 = 1 ، فإن الوظيفة الموضوعية تقترب من المحفظة
متوسط ​​العائد الهندسي ، وهذا شيء يجب تعظيمه
فيما يتعلق بالأوزان (التي يجب أن مجموعها حسب البناء 1).

بالتأكيد يبدو أن هناك علامة ناقص مفقودة.

نعم ، يجب أن يكون max 👍

حسنًا ، تم الإصلاح:

https://github.com/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers/pull/347 لاثنين من أجهزة الكمبيوتر المحمولة.

للسجل ، مرجع جيد آخر ، بقلم ويليام شارب:
https://web.stanford.edu/~wfsharpe/mia/opt/mia_opt3.htm -
وسأقوم بعمل برنامج تعليمي على https://git.io/fecon235
فيما يتعلق بمحافظ Boltzmann.