Модель, Разобрать и Собрать

Качество фин модел оценить сложно, поскольку мы не знаем что мы должны получить в итоге, как должен выглядеть результат. В отличии от например модели классификации фоток кошек и собак.

Одно из решений а) создать цель искуственно, где ее параметры точно известны б) разобрать цель, превратив в случайный, зашумленный сигнал, в) используя модель восстановить цель назад и сравнить с исходной.

Мы получаем простой и быстрый тест. Необходимое, но не достаточное условие для проверки модели. Если она не может восстановить цель назад, пробовать ее на реальных данных смысла нет. Это экономит много времени.

На графике искуственая цель, цены премиумов для различных периодов, волатильностей и страйков, используя распределения близкие к реальным рыночным код. Эта цель затем превращается в случайный сигнал, и восстанавливается.

опционы

Alex Craft

Сидней

2 052

с 9 сентября 2021

10 Комментариев

Alex Craft
25 июня 2025, 10:51
И сразу видно где ошибки

0
Alex Craft
25 июня 2025, 12:59
После правки

0
Alex Craft
25 июня 2025, 13:26
В линейном маштабе

0
Sergey Pavlov
26 июня 2025, 10:30
конечная цель — деньги.
промежуточная цель — эквити и её характеристики (шарп, ёмкость, масштабируемость)
0
- Alex Craft
  26 июня 2025, 13:35
  Sergey Pavlov, сделать единую общую модель заложив конечный результат как прибыль, слишком сложно.
  Мне кажется проще разбить задачу на шаги, множество небольших моделей использовать (напр. модель предсказания цен опционов). Которые, в конечном этапе, можно обьединить в более крупную модель/систему.
  0
- Alex Craft
  26 июня 2025, 13:39
  Sergey Pavlov, и, эквити часто сложно использовать напрямую, например для инвестиций используя фин отчетность и долгосрочное инвестирование на 1-3 года. Слишком мало данных и много шума.
  Эквити напрямую заложить можно на алготрейдинг и т.п. задачи.
  0
  - Sergey Pavlov
    26 июня 2025, 16:06
    Alex Craft, если интерес академический, то одно дело. Если интерес в том, чтобы забрать свою премию с рынка, надо к этому привязываться.
    0
    - Alex Craft
      27 июня 2025, 06:46
      Sergey Pavlov, интерес практический. Да, привязываться к прибыли нужно (как Н. Талеб называет это оптимизация в Пространстве Прибыли вместо оптимизации в Пространстве Вероятностей).
      
      Но это сложно сделать, модель получится огромной, с десятками параметров, без понимания как она работает.
      
      Мне таки видится лучше разбить на модули, и затем уже из готовых модулей собрать конечную систему с оптимизацией на прибыли.
      0
    - Alex Craft
      27 июня 2025, 08:27
      Sergey Pavlov, ну и, такую сложную модель нереально будет оптимизировать целиком, вычислит мощности не хватит.
      0
      - Sergey Pavlov
        27 июня 2025, 12:15
        Alex Craft, тут как посмотреть. Академический уклон затягивает в правоту и красоту модели. Практический уклон запрещает на это расходовать ресурс. Не всё стоит оптимизировать. Не всегда нужно оптимальное решение. Может быть достаточно рационального или уже приемлемого по доходности.
        +1

Читайте на SMART-LAB:

📅 Как ведёт себя рынок в зимние месяцы

Декабрь, январь и февраль на российском фондовом рынке традиционно демонстрируют яркую сезонность. 🔹 Декабрь Один из лучших месяцев для российского рынка. Из 23 последних лет, в...

ВТБ Мои Инвестиции

13.02.2026

Рекомендации для эмитентов и переход к гибридным ЦФА — опыт Селигдара

Приняли участие в Alfa Talk «ЦФА: новая архитектура рынка», который был посвящен трансформации регулирования цифровых финансовых активов (ЦФА) и криптовалют. Обсудили и поделились...

ПАО СЕЛИГДАР

13.02.2026

Решение ЦБ поддержит экономику, долговой и фондовый рынки

На первом заседании в текущем году Банк России в шестой раз подряд снизил ключевую ставку – на 50 б.п., до 15,5%. На этот раз решение оказалось мягче ожиданий аналитиков «Финама» (16%)....

Финам Брокер

13.02.2026

Мой Рюкзак #63: ВТБ - дальше без меня, меняем на более крепкий банк, дивидендные отсечки близко

Февраль продолжает радовать стоимостных инвесторов, все по стратегии, которую описывал в конце прошлого года Прошлый пост тут — smart-lab.ru/mobile/topic/1260904/  Было 25,9 млн...