-
Регуляризация: L1 (Lasso) vs L2 (Ridge). Борьба с переобучением, отбор признаков
Переобучение остается одной из центральных проблем в машинном обучении. Модель запоминает шум в обучающей выборке вместо выявления истинных закономерностей, что приводит к деградации качества на новых данных. Регуляризация решает эту проблему через добавление штрафа на сложность модели в целевую функцию. Два основных подхода — L1 (Lasso) и L2 (Ridge) — различаются не только математически, но…
-
Жадные алгоритмы: базовые принципы и их применение в количественном анализе
Жадные алгоритмы представляют класс методов оптимизации, которые принимают локально оптимальные решения на каждом шаге без пересмотра предыдущих выборов. В количественном анализе такой подход находит применение в задачах отбора активов, оптимизации исполнения ордеров и построения предиктивных моделей. Эффективность жадных алгоритмов обусловлена низкой вычислительной сложностью — большинство реализаций работают за O(n log n) или O(n²), что позволяет…
-
Копулы в финансовом моделировании: зависимости между случайными величинами
Копулы — это мощный инструмент в финансовом моделировании, позволяющий описывать сложные зависимости между активами, которые выходят далеко за рамки линейной корреляции. Использование корреляций (в частности Пирсона), несомненно, остаются базой в портфельных моделях, но это адекватно лишь при эллиптических распределениях и линейных связях. В реальности же рынки редко подчиняются этим упрощенным предположениям, что приводит к недооценке…
-
Марковские цепи Монте-Карло (Markov Chain Monte-Carlo, MCMC)
MCMC представляет собой семейство алгоритмов, которые позволяют генерировать выборки из сложных вероятностных распределений, которые не имеют аналитического решения, либо оно сложно реализуемо. В основе этих методов лежит элегантное сочетание теории Марковских цепей и принципов Монте-Карло, что позволяет исследовать высокоразмерные пространства параметров с удивительной эффективностью. В этой статье мы погрузимся в мир методов MCMC, теорию и…
-
Автокорреляция (ACF) и частичная автокорреляция (PACF) в биржевом анализе
Автокорреляция (ACF) и частичная автокорреляция (PACF) являются мощными инструментами для выявления скрытых паттернов в ценовых рядах. Многие трейдеры и аналитики ограничиваются поверхностным применением этих концепций, используя их лишь для идентификации параметров ARIMA-моделей. Однако реальная сила ACF и PACF раскрывается при их правильном применении в контексте разработки торговых алгоритмов и риск-менеджмента. В этой статье я поделюсь…
-
Корреляция и ковариация в финансах: анализ взаимосвязи между активами
Ковариация и корреляция — это статистические метрики, которые измеряют степень совместного изменения двух случайных величин. В контексте финансов эти величины чаще всего представляют собой доходности активов. Хотя эти концепции тесно связаны, между ними существуют важные различия, которые необходимо понимать для правильного применения в финансовом анализе. Ковариация является мерой того, насколько два случайных изменения доходности активов…
-
Что такое хеджирование и как оно работает?
В мире финансов и инвестиций существует множество стратегий управления рисками, но хеджирование занимает особое место. Я часто сталкиваюсь с тем, что даже опытные инвесторы не до конца понимают сущность этого механизма и его потенциал для защиты капитала. Между тем правильно выстроенная стратегия хеджирования может стать ключевым элементом успешного инвестиционного портфеля. В этой статье я детально…
-
Массивы NumPy и Pandas. Техники дескриптивного анализа
В мире анализа данных сложно переоценить важность эффективных инструментов для работы с большими массивами информации. В этой статье я хочу поделиться своим опытом использования двух фундаментальных библиотек Python для анализа данных: NumPy и Pandas, а также рассказать о техниках дескриптивного анализа, которые позволяют извлечь максимум полезной информации из имеющихся данных. Фишки NumPy: высокопроизводительные вычисления с…
-
Основы диверсификации биржевых портфелей
Современные методы диверсификации существенно эволюционировали от классического подхода «не складывайте все яйца в одну корзину». Сегодня профессиональные управляющие в хедж-фондах используют сложные математические модели, которые учитывают не только корреляции между активами, но и их изменение в зависимости от рыночных условий, а также факторы риска, которые могут быть неочевидны при поверхностном анализе. Научные основы диверсификации портфеля…
-
Применение NumPy для финансового анализа
За годы работы в сфере data science я убедился, что правильно организованная работа с массивами данных может кардинально повысить качество аналитики и точность прогнозов. NumPy, как фундаментальная библиотека для научных вычислений в Python, предоставляет мощные инструменты, которые я ежедневно применяю в своей практике. В этой статье я подробно рассмотрю методы эффективной работы с финансовыми данными…