Fol News

Tutti gli approfondimenti
Tutte le notizie

Machine Learning: la mia esperienza

  • Trading Day 19 aprile Torino - Corso Gratuito sull'investimento

    Migliora la tua strategia di trading con le preziose intuizioni dei nostri esperti su oro, materie prime, analisi tecnica, criptovalute e molto altro ancora. Iscriviti subito per partecipare gratuitamente allo Swissquote Trading Day.

    Per continuare a leggere visita questo LINK
Paolo1956 ha scritto:
Si tratterà mica del famoso braccio meccanico di Terminator 1, quello che nel seguito provocherà "un po' di danni"?
Mannaggia bimba, stai bona! E smetti di addestrare meccanismi!
Clicca per espandere...

E' che quando dicevo di essere Elisabetta II nessuno mi prendeva sul serio, così ho abbassato un po' il tiro! :D

P.S. Hai idea del calcolo differenziale necessario per sviluppare un controllo lineare di un modello meccanico tanto complesso? :o

Paolo1956 ha scritto:
...Ricordatevi che è sempre molto più interessante il dito che la luna....
Clicca per espandere...

Tu ricordi il video che amavo postare al giovane Cren? :D

Finger Pointing to the Moon - Bruce Lee - YouTube
 
amartya78 ha scritto:
Le due paroline magiche sono il main-stream del momento. Ma penso che durerà parecchio. Anche perchè a mio avviso fuori dai mercati finanziari danno buoni risultati ed in alcuni casi ottimi. L'altro giorno parlavo con un tizio che mi ha sparato una serie di sigle che mi sono rinc........ito, mi ricordo l'ultima SVM in quanto mi è rimasta impressa perchè dicendo che non la conoscevo l'ho sconvolto. Poi ammetto che ho fatto una ricerca su google :-)

P.S.
Su Simons mi hanno raccontato una teoria verosimile che ne ridurrebbe la portata. Ma questa è proprio un'altra storia.
Clicca per espandere...

Fuori dai mercati finanziari penso siano efficaci anche perche' altrimenti non si spiegherebbero gli stipendi che ho visto in Google per specialisti in ML...vado a memoria 5/6 anni fa ho visto anche intorno 10 milioni USD all'anno :eek:...

Cosa si racconta a Stony Brook?


:bye: :bye:
 
Quovadis ha scritto:
Fuori dai mercati finanziari penso siano efficaci anche perche' altrimenti non si spiegherebbero gli stipendi che ho visto in Google per specialisti in ML...vado a memoria 5/6 anni fa ho visto anche intorno 10 milioni USD all'anno :eek:...

Cosa si racconta a Stony Brook?


:bye: :bye:
Clicca per espandere...



Fuori dai mercati finanziari sono efficaci.

Però voglio dire c...o vi rendete conto della magia dei mercati finanziari. Fanno fallire il ML su cui tutti puntano in R&D. Io sono contento mi ero messo paura con sta roba. Invece essendoci un eccezione ecco che fallisce la regola ergo l'uomo può, ancora, dormire sonni tranquilli.
 
forse non sono in tema.

Ma se vi dicessi che in una ricerca sulle tecniche di riduzione della varianza applicate ai metodi MC e queste poi applicate al GBM ho scoperto delle simmetrie geometriche (che sono quasi certo non ho trovato in letteratura) in questo processo che poi mi hanno condotto a ridurre di un fattore di 10^3 il numero di runs e quindi il tempo per trovare il valore esatto, che cosa mi direste sulla possibilità di monetizzare tale scoperta. A parte il fascino e forse qualche menzione insomma ci può uscire qualche $. Non conosco molto bene il mercato delle opzioni e mi sono tenuto sta cosa in un cassetto. Per il troppo impegno non ne ho mai parlato con nessuno adesso la butto li. Mi verrebbe voglia di condividerla tanto, per me, è stata affascinante questa scoperta/sfida.
 
Uppermost ha scritto:
Almeno fino alla singolarità tecnologica, si dai!:p
Clicca per espandere...

ma tu ci credi che da amante di film di fantascienza per intenderci Terminator e Matrix queste evoluzioni mi fanno non dico paura ma quanto meno mi sanno di presagio sinistro.
 
Uppermost ha scritto:
Almeno fino alla singolarità tecnologica, si dai!:p
Clicca per espandere...

Eheheh magari funzionasse così, il punto è proprio che non puoi saperlo se l'abbiamo passata. E quindi ecco:

44161321_575204512935570_108369124459020288_n.jpg
 
Mi son permesso di rifare il meme.
Il riflesso sbagliato negli occhiali di Morpheus mi urtava leggermente:D

fol.jpg
 
amartya78 ha scritto:
forse non sono in tema.

Ma se vi dicessi che in una ricerca sulle tecniche di riduzione della varianza applicate ai metodi MC e queste poi applicate al GBM ho scoperto delle simmetrie geometriche (che sono quasi certo non ho trovato in letteratura) in questo processo che poi mi hanno condotto a ridurre di un fattore di 10^3 il numero di runs e quindi il tempo per trovare il valore esatto, che cosa mi direste sulla possibilità di monetizzare tale scoperta. A parte il fascino e forse qualche menzione insomma ci può uscire qualche $. Non conosco molto bene il mercato delle opzioni e mi sono tenuto sta cosa in un cassetto. Per il troppo impegno non ne ho mai parlato con nessuno adesso la butto li. Mi verrebbe voglia di condividerla tanto, per me, è stata affascinante questa scoperta/sfida.
Clicca per espandere...

Se delinei meglio l'oggetto, anche senza rivelare nulla, forse ti posso dare qualche riferimento.
 
Paolo1956 ha scritto:
Se delinei meglio l'oggetto, anche senza rivelare nulla, forse ti posso dare qualche riferimento.
Clicca per espandere...

Tempo addietro ebbi la necessità di approfondire le tematiche relative alla riduzione della varianza nei metodi MC, che poi equivale a ridurre il tempo di calcolo in quanto riducendo la varianza si aumenta le velocità di convergenza. Il punto focale è che il MC è il miglior metodo di ottimizzazione con una versatilità senza pari ma ha un difetto converge lentamente in altre parole converge con le seguente espressione sigma/(N)^(1/2), dove N è il numero dei runs. Essendo (N) sotto radice sigma si riduce lentamente al crescere dei runs. Esistono diverse tecniche ed esiste un trade-off tra complessità di implementazione ed efficacia, in ordine di complessità ne elenco 3: Variabili Antitetiche, Variabile di Controllo, Importance Sampling. Mi studiai queste tecniche e poi decisi di applicarle. In particolare le applicai al GBM (ma quanto trovato vale per tutta la classe degli Ito process). Non posso dire moltissimo, al momento, però adesso concentriamoci sul GBM per addivenire ad una soluzione ci sono 4 variabili: S_0, u, sigma, T. Cominciai a studiarmi la velocità di convergenza rispetto ad una sola di queste 4 variabili (S_0) considerando fisse le altre tre. Quà faccio un salto. Non stavo trovando nulla di buono se non chè poco prima di gettare la spugna decido di fare un plot dei risultati. Ed ecco che scorgo quella che sembrava un piccola porzione di una figura geometrica, era piccolo l'intervallo di S_0 dei risultati, aumento il valore di S_0 e vedo una figura geometrica. Quindi una relazione, cioè una funzione. Purtroppo non ero ancora arrivato a dama. La figura geometrica non era perfetta tuttavia decido ancora di provare a vedere se le variazioni (impercettibili) della figura geometrica avessero un comportamento esprimibile come una relazione esatta. Eureka!. Ca....o erano lineari da paura nell'ordine di 10^-4 (differenza tra funzione lineare e valori trovati con i minimi quadrati). Scrivo l'algoritmo nel senso che dati due intervalli di S_0 trovo immediatamente, grazie a questa scoperta, tutti i valori tra essi compresi con una riduzione del tempo di 10^3. Infine, essendo un perfezionista, sebbene non richiesto mi occupo di trovare un algoritmo generale cioè che considerasse variabile tutti e gli altri 3 imput. (Anche qui non fu ne scontato ne una passeggiata ma certamente avvincente). Ho sempre pensato che tale scoperta sebbene, dal mio punto di vista, bellissima avesse pochi risvolti pratici (oltre quelli da me richiesti) per via dell'enorme capacità dei calcolatori. Poi ebbi altre priorità e lasciai stare, tuttavia vedo che tale tematica è molto stressata per il calcolo delle options ma non so se per puro esercizio accademico o per necessità operative (nel secondo caso potrei sfruttarla). Però francamente non saprei. Può essere che ho uno sguardo limitato.
 
Ultima modifica:
Sì, dunque, mi intendo poco o nulla dell'argomento, in quanto molto specialistico, e quindi non ho molto chiaro cosa tu abbia trovato.

Osservo questo: il GBM è una versione esponenziale del BM, ed uno dei pochi casi in cui si conosce di una equazione differenziale stocastica, una soluzione in forma chiusa.
In soldoni è l'esponenziale di un BM con drift. Quindi, almeno se consideri incrementi normalmente distribuiti, molte proprietà si possono calcolare in modo diretto (ad es. l'andamento della media del processo in funzione di t).
C'è di più: il BM ha certe proprietà sulla distribuzione degli zeri, sugli estremi e sulla conformazione dei paths che sono ben note e descritte in letteratura (per avere una idea puoi consultare il classico Feller ad es.). Quindi, per estensione ci potrebbe essere qualcosa di analogo sul GBM (ci potrebbe essere, ma anche no...), e lì dovresti perdere un po' di tempo su arxiv.org e altri repository per vedere se trovi qualcosa. In generale si tratta di testi poco accessibili senza una preparazione molto approfondita, ma tentar non nuoce.....

Forse Cren se ci legge potrebbe aggiungere qualcosa, lui le fa queste cose....
 
Paolo1956 ha scritto:
Sì, dunque, mi intendo poco o nulla dell'argomento, in quanto molto specialistico, e quindi non ho molto chiaro cosa tu abbia trovato.

Osservo questo: il GBM è una versione esponenziale del BM, ed uno dei pochi casi in cui si conosce di una equazione differenziale stocastica, una soluzione in forma chiusa.
In soldoni è l'esponenziale di un BM con drift. Quindi, almeno se consideri incrementi normalmente distribuiti, molte proprietà si possono calcolare in modo diretto (ad es. l'andamento della media del processo in funzione di t).
C'è di più: il BM ha certe proprietà sulla distribuzione degli zeri, sugli estremi e sulla conformazione dei paths che sono ben note e descritte in letteratura (per avere una idea puoi consultare il classico Feller ad es.). Quindi, per estensione ci potrebbe essere qualcosa di analogo sul GBM (ci potrebbe essere, ma anche no...), e lì dovresti perdere un po' di tempo su arxiv.org e altri repository per vedere se trovi qualcosa. In generale si tratta di testi poco accessibili senza una preparazione molto approfondita, ma tentar non nuoce.....

Forse Cren se ci legge potrebbe aggiungere qualcosa, lui le fa queste cose....
Clicca per espandere...

Grazie per le info.

Ho pensato alla monetizzazione (tra il serio ed il faceto) perchè vedo che il tema della riduzione della varianza nel calcolo di options c'è molta letteratura a riguardo e fatta anche da operativi (ingegneri e fisici di banche d'affari) e non solo teorici. Eppure molti di questi lamentano dei limiti nell'applicazione di queste tecniche. Limiti che forse e dico forse avrei superato. Effettivamente certe regolarità geometriche che ho trovato si sposano bene con una distribuzione regolare degli zeri, fu una delle prime intuizioni. Ma allora mi chiedo perchè si utilizza il MC, forse immagino perchè calcolarlo in forma chiusa è difficile se non impossibile quanto meno se bisogna esprimerlo in forma algoritmica. Se non ricordo male gli Ito process sono risolubili in forma chiusa tramite la formula di Feyman-Kac.

Ma la ricerca continua, vedremo
 
Devi accedere o registrarti per poter rispondere.
Indietro