Aprendizaje Automático Probabilístico para Finanzas e Inversión

Capítulo 8. Tomar decisiones probabilísticas con conjuntos generativos

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Pero me di cuenta de que las probabilidades a medida que avanzaba el juego dependían en realidad de las cartas que aún quedaban en la baraja y de que el perímetro cambiaba a medida que continuaba el juego, favoreciendo unas veces al casino y otras al jugador.

-Dr. Edward O. Thorp, el mayor jugador y operador cuantitativo de todos los tiempos

En el capítulo anterior, diseñamos, desarrollamos, entrenamos y probamos un conjunto generativo de líneas de regresión lineal. La regresión lineal probabilística es fundamentalmente diferente de la regresión lineal frecuentista o convencional, introducida en el Capítulo 4. Para empezar, la regresión lineal frecuentista produce una única línea de regresión con parámetros optimizados para ajustarse a un conjunto de datos financieros ruidosos generados por un proceso estocástico que no es estacionario ni ergódico. La regresión lineal probabilística genera muchas líneas de regresión, cada una correspondiente a diferentes combinaciones de parámetros posibles, que pueden ajustarse a la distribución de datos observada con diversas verosimilitudes, sin dejar de ser coherentes con el conocimiento previo y los supuestos del modelo.

Los conjuntos generativos tienen las características deseables de de ser capaces de aprender y revisar continuamente los parámetros ...