Probabilistic-programming-and-bayesian-methods-for-hackers: Chapitre 6 : Fonction de perte d'optimisation moyenne-variance
Salut Cam,
Pourriez-vous expliquer comment utiliser (ou faire référence à une source) cette fonction de perte :
Je suppose que la fonction de perte tente de minimiser les pondérations du portefeuille pour les 4 actions (ce qui peut être fait en utilisant l'optimisation scipy, etc.), mais je ne sais pas quel est le paramètre lambda.
Merci!
Anjum48
Tous les 8 commentaires
@Anjum48 de quel chapitre s'agit-il ?
@CamDavidsonPilon lambda semble être le paramètre de régularisation ?
pieteradejong
le 9 janv. 2016
la fonction de perte tente de minimiser les pondérations du portefeuille pour les 4 actions
Ceci est trivialement résolu en les réglant tous sur l'infini négatif, donc je ne pense pas que vous vouliez dire cela. Ce sont deux forces qui s'opposent : plus les poids sont grands, plus le premier terme (rendement) est grand, mais aussi plus la variance (deuxième terme) est grande.
Le paramètre lambda est un paramètre spécifié par l'utilisateur qui est un compromis entre la maximisation du rendement (le premier terme) et le second terme (la variance du portefeuille). Ce n'est pas un régularisateur au sens traditionnel de la régression mais c'est analogue.
C'est une formule assez courante en finance - c'est le lagrangien d'un problème quadratique : http://www.actuaries.org/AFIR/Colloquia/Rome2/Cesarone_Scozzari_Tardella.pdf
CamDavidsonPilon
le 9 janv. 2016
@CamDavidsonPilon
Je ne comprends pas que l'optimiseur utilise min , je veux dire, vous devriez vouloir maximiser votre retour et
être pénalisé par la variance. Vous devez donc utiliser max ou ajouter un signe négatif au lieu d'utiliser min .
yiyuezhuo
le 12 juin 2017
Le lambda 𝛌 est souvent appelé ( par exemple ici ) le paramètre "d'aversion au risque" - le compromis mentionné par @CamDavidsonPilon .
mdengler
le 14 juin 2017
Si lambda 𝛌 = 1, alors la fonction objectif se rapproche de la valeur du portefeuille
retour moyen géométrique , et c'est quelque chose que l'on devrait maximiser
par rapport aux poids (qui par construction devraient totaliser 1).
rsvp
le 15 juin 2017
Il semble définitivement qu'il manque un signe moins.
mdengler
le 15 juin 2017
Ouais ça devrait être max 👍
CamDavidsonPilon
le 15 juin 2017
OK, correction effectuée :
https://github.com/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers/pull/347 pour deux ordinateurs portables.
Pour mémoire, une autre bonne référence, par William Sharpe :
https://web.stanford.edu/~wfsharpe/mia/opt/mia_opt3.htm --
et je ferai un tutoriel sur https://git.io/fecon235
en ce qui concerne les portefeuilles Boltzmann.
rsvp
le 15 juin 2017
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OK, correction effectuée :
https://github.com/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers/pull/347 pour deux ordinateurs portables.
Pour mémoire, une autre bonne référence, par William Sharpe :
https://web.stanford.edu/~wfsharpe/mia/opt/mia_opt3.htm --
et je ferai un tutoriel sur https://git.io/fecon235
en ce qui concerne les portefeuilles Boltzmann.