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Aprendizaje Automático Probabilístico para Finanzas e Inversión

by Deepak K. Kanungo

September 2024

Intermediate to advanced

266 pages

8h 46m

Spanish

O'Reilly Media, Inc.

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Las finanzas no son físicaTodos los modelos financieros son erróneos, la mayoría son inútilesLa trifecta de los errores de modelizaciónErrores en la especificación del modeloErrores en las estimaciones de los parámetros del modeloErrores derivados de la falta de adaptación de un modelo a los cambios estructuralesModelos financieros probabilísticosIA financiera y MLML probabilísticoDistribuciones de probabilidadIntegración de conocimientosInferencia de parámetrosConjuntos GenerativosConciencia de incertidumbreResumenReferenciasOtras lecturas
El problema de Monty HallAxiomas de probabilidadInvertir probabilidadesSimulación de la soluciónSignificado de ProbabilidadProbabilidad frecuentistaProbabilidad epistémicaProbabilidad relativaRiesgo frente a incertidumbre: Una distinción inútilLa Trinidad de la IncertidumbreIncertidumbre AleatoriaIncertidumbre epistémicaIncertidumbre ontológicaLos teoremas de la no gratuidadLa inversión y el problema de la inducciónEl problema de la inducción, los teoremas de la NFL y el aprendizaje automático probabilísticoResumenReferencias
Simulación Monte Carlo: Prueba de conceptoConceptos estadísticos claveMedia y varianzaValor esperado: Media aritmética ponderada por la probabilidadPor qué la volatilidad es una medida absurda del riesgoAsimetría y CurtosisLa Distribución Gaussiana o NormalPor qué la volatilidad subestima el riesgo financieroLa ley de los grandes númerosTeorema del límite centralFundamentos teóricos del SCVValorar un proyecto de softwareConstruir un MCS sólidoResumenReferencias
La falacia inversaNHST es culpable de la falacia del fiscalEl juego de la confianzaModelo de mercado de un solo factor para la renta variableRegresión lineal simple con modelos estadísticosIntervalos de confianza para Alfa y BetaDesvelar el juego de la confianzaErrores al hacer afirmaciones probabilísticas sobre los parámetros de la poblaciónErrores al hacer afirmaciones probabilísticas sobre un intervalo de confianza específicoErrores al hacer afirmaciones probabilísticas sobre las distribuciones muestralesResumenReferenciasOtras lecturas
Investigar la regla de la probabilidad inversaEstimación de la probabilidad de impago de la deudaGenerar datos con distribuciones de probabilidad predictivasResumenOtras lecturas
Sistemas de IA: Una peligrosa falta de sentido comúnPor qué fracasan los modelos MLE en finanzasUn modelo MLE para las expectativas de beneficiosUn modelo probabilístico para las expectativas de beneficiosSimulaciones Monte Carlo con Cadena de MarkovCadenas de MarkovMuestreo de MetrópolisResumenReferencias
Modelos de regresión MLEModelo de mercadoSupuestos del modeloParámetros de aprendizaje mediante MLECuantificar la incertidumbre de los parámetros con intervalos de confianzaPredicción y simulación de los resultados del modeloConjuntos lineales probabilísticosDistribuciones de probabilidad previas P(a, b, e)Función de verosimilitud P(Y| a, b, e, X)Función de verosimilitud marginal P(Y|X)Distribuciones de probabilidad posteriores P(a, b, e| X, Y)Montaje de PLEs con PyMC y ArviZDefinir las métricas de rendimiento del conjuntoAnalizar datos y diseñar funcionesDesarrollar y retrodictaminar el conjunto previoEntrenar y retrodictaminar el modelo posteriorProbar y evaluar las predicciones conjuntasResumenReferenciasOtras lecturas
Marco de Inferencia Probabilística y PredicciónMarco Probabilístico de Toma de DecisionesIntegrar la subjetividadEstimación de pérdidasMinimizar las pérdidasGestión de riesgosPreservación del capitalErgodicidadValor Generativo en RiesgoDéficit Generativo EsperadoRiesgo de cola generativoAsignación de capitalRuina del jugadorRuina esperada del tasadorTeoría Moderna de CarterasLa ruina del inversor MarkowitzCriterio KellyLa ruina del inversor KellyResumenReferenciasOtras lecturas

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Capítulo 2. Análisis y cuantificación de la incertidumbre

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com

Hay cosas conocidas. Son cosas que sabemos que sabemos. Hay cosas conocidas desconocidas. Es decir, hay cosas que sabemos que no sabemos. Pero también hay incógnitas desconocidas. Hay cosas que no sabemos que no sabemos.

-Donald Rumsfeld, ex Secretario de Defensa de EEUU

El problema de Monty Hall, un famoso rompecabezas de probabilidad, es una forma entretenida de explorar la compleja y profunda naturaleza de la incertidumbre a la que nos enfrentamos en nuestra vida personal y profesional. Y lo que es más pertinente, la solución del problema de Monty Hall es esencialmente una estrategia de apuestas. A lo largo de este capítulo, lo utilizamos para explicar muchos conceptos clave y escollos de la probabilidad, la estadística, el aprendizaje automático, la teoría de juegos, las finanzas y la inversión.

En este capítulo, resolveremos la aparente paradoja del problema de Monty Hall desarrollando dos soluciones analíticas de distinta complejidad utilizando las reglas fundamentales de la teoría de la probabilidad. También derivamos la regla de la probabilidad inversa que es fundamental para el aprendizaje automático probabilístico. Más adelante en este capítulo, confirmamos estas soluciones analíticas con una simulación de Montecarlo (SCM), una de las técnicas numéricas más potentes que se utiliza ampliamente ...