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Apprentissage automatique probabiliste pour la finance et l'investissement

by Deepak K. Kanungo

November 2024

Intermediate to advanced

266 pages

9h 10m

French

O'Reilly Media, Inc.

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Qui devrait lire ce livre ?Pourquoi j'ai écrit ce livreNaviguer dans ce livreConventions utilisées dans ce livreUtiliser des exemples de codeApprentissage en ligne O'ReillyComment nous contacterRemerciements
La finance n'est pas de la physiqueTous les modèles financiers sont faux, la plupart sont inutilesLe tiercé des erreurs de modélisationErreurs dans la spécification du modèleErreurs dans les estimations des paramètres du modèleErreurs dues à l'incapacité d'un modèle à s'adapter aux changements structurelsModèles financiers probabilistesIA financière et MLML probabilisteDistributions de probabilitésIntégration des connaissancesInférence des paramètresEnsembles génératifsConscience de l'incertitudeRésuméRéférencesPour en savoir plus
Le problème de Monty HallAxiomes de probabilitéInverser les probabilitésSimuler la solutionSignification de ProbabilitéProbabilité fréquentisteProbabilité épistémiqueProbabilité relativeRisque et incertitude : Une distinction inutileLa trinité de l'incertitudeIncertitude aléatoireIncertitude épistémiqueIncertitude ontologiqueLes théorèmes de l'absence de repas gratuitL'investissement et le problème de l'inductionLe problème de l'induction, les théorèmes de NFL et l'apprentissage automatique probabilisteRésuméRéférences
Simulation de Monte Carlo : Preuve de conceptConcepts statistiques clésMoyenne et varianceValeur attendue : Moyenne arithmétique pondérée par les probabilitésPourquoi la volatilité est une mesure du risque qui n'a pas de sensSkewness et KurtosisLa distribution gaussienne ou normalePourquoi la volatilité sous-estime-t-elle le risque financier ?La loi des grands nombresLe théorème de la limite centraleFondements théoriques de la PCÉvaluation d'un projet logicielConstruire un MCS solideRésuméRéférences
L'erreur inverseLa NHST est coupable de l'erreur du procureurLe jeu de la confianceModèle de marché à facteur unique pour les actionsRégression linéaire simple avec StatsmodelsIntervalles de confiance pour Alpha et BetaRévéler le jeu de la confianceErreurs dans les affirmations probabilistes sur les paramètres de la populationErreurs dans les affirmations probabilistes concernant un intervalle de confiance spécifiqueErreurs dans les affirmations probabilistes sur les distributions d'échantillonnageRésuméRéférencesPour en savoir plus
Enquête sur la règle de l'inversion des probabilitésEstimation de la probabilité d'un défaut de paiement de la detteGénérer des données avec des distributions de probabilités prédictivesRésuméPour en savoir plus
Systèmes d'IA : Un dangereux manque de bon sensPourquoi les modèles MLE échouent-ils en finance ?Un modèle MLE pour les attentes en matière de bénéficesUn modèle probabiliste pour les attentes en matière de bénéficesSimulations de Monte Carlo par chaîne de MarkovChaînes de MarkovÉchantillonnage de MetropolisRésuméRéférences
Modèles de régression MLEModèle de marchéHypothèses du modèleApprentissage des paramètres à l'aide de la méthode MLEQuantifier l'incertitude des paramètres à l'aide d'intervalles de confiancePrévision et simulation des sorties du modèleEnsembles linéaires probabilistesDistributions de probabilités préalables P(a, b, e)Fonction de vraisemblance P(Y| a, b, e, X)Fonction de vraisemblance marginale P(Y|X)Distributions de probabilités postérieures P(a, b, e| X, Y)Assembler des ELP avec PyMC et ArviZDéfinir les paramètres de performance de l'ensembleAnalyser les données et concevoir des fonctionnalitésDévelopper et rétrodire l'ensemble précédentEntraîner et rétrodire le modèle postérieurTester et évaluer les prédictions d'ensembleRésuméRéférencesPour en savoir plus
Cadre d'inférence probabiliste et de prédictionCadre de prise de décision probabilisteIntégrer la subjectivitéEstimation des pertesMinimiser les pertesGestion des risquesPréservation du capitalErgodicitéValeur générative à risqueManque à gagner attenduRisque de queue génératifAllocation de capitalRuine du joueurLa ruine attendue de l'évaluateurThéorie moderne du portefeuilleLa ruine de l'investisseur MarkowitzCritère KellyLa ruine de l'investisseur KellyRésuméRéférencesPour en savoir plus

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Chapitre 6. Les dangers des systèmes d'IA conventionnels

Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com

Un homme doit connaître ses limites.

-Le détective "Dirty" Harry dans le film Magnum Force, alors qu'il regarde la voiture d'un cerveau criminel trop confiant exploser.

Un modèle doit connaître ses limites. Cela mérite d'être souligné en raison de l'importance de cette caractéristique pour les modèles en finance et en investissement. Le corollaire est qu'une IA doit connaître ses limites. La limite la plus grave de tous les systèmes d'IA est qu'ils manquent de bon sens. Cela découle de leur incapacité à comprendre les relations de cause à effet. Les systèmes d'IA n'apprennent que des relations statistiques au cours de l'entraînement, qu'il est difficile de généraliser à de nouvelles situations sans comprendre la causalité.

Au chapitre 1, nous avons examiné les trois façons dont les marchés financiers peuvent t'humilier même lorsque tu appliques nos meilleurs modèles de façon prudente et réfléchie. Les marchés t'humilieront presque à coup sûr lorsque tes modèles sont basés sur des théories financières et statistiques erronées telles que celles abordées dans la première moitié du livre. En fait, ce n'est pas une si mauvaise chose, car une perte financière humiliante peut souvent mener à une prise de conscience et à une croissance personnelle. Le pire résultat est de se faire renvoyer de son travail ...