R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合...
在一定的风险水平上,投资者期望收益最大;相对应的是在一定的收益水平上,投资者希望风险最小。根据以上假设,马科维茨确立了证券组合预期收益、风险的计算方法和有效边界理论,建立了资产优化配置的均值-方差模型(允许放空):若不允许放空,则为:随着计算机技术的发展,利用现代统计学和编程语言进行数据分析和投资组合优...
资产组合选择理论:加入无风险资产的前沿边界的推导
可以看出,H和之前的ABCD一样,也是向量矩阵相乘的形式,它也是一个数。通过求H的判别式可以知道,无论rf的取值如何,H都是一个大于0的数值。由式子5可以得到λ的表达,即下图式子6所示。它是E的rp减去rf再除以H。将式子6代入式子3,可以得到下图所示的式子7。它就是明确的解出的最小方差组合的权重向量w。
基础架构竞争激烈,LSTM原作者提出指数门控xLSTM,性能直逼...
其中为的矩阵记忆单元,和分别为值向量和键向量,通过它们的外积计算可以实现新键值对的存储。mLSTM的前向传播过程如上图所示,其中第二行和第三行展示了对记忆单元的读取过程,其中为查询向量,通过与矩阵的相乘得到输出。协方差更新规则最大化了二值向量的可分离性,使mLSTM获得了优秀的存储和检索能力。与...
扩散模型DDPM:先前向加噪后反向去噪从而建立噪声估计模型
另一方面,DDPM只预测正态分布的均值虽然正态分布由均值和方差决定,但作者在这里发现,其实模型不需要学方差,只需要学习均值就行。逆向过程中高斯分布的方差项直接使用一个常数,模型的效果就已经很好。所以就再一次降低了模型的优化难度DDPM也有些类似VAE,也可以将其当做一个encoder-decoder的结构,但是有几点区别:扩散...
【华泰金工林晓明团队】不同协方差估计方法对比分析(二)——华泰...
实证结果表示,条件协方差估计更适合于构建最小波动组合,其中,Barra模型能够在大部分资产组合场景下有效改善估计的时效性和精度,Riskmetrics模型仅在少部分场景下适用,而多元GARCH模型更适合对海外资产进行建模。压缩估计类算法更适用于构建目标波动组合,虽然部分样本协方差方法对于原始组合亦有不同程度改进,但总体而言改善效...
初中数学必考的28个考点 你还没有掌握吗?
考核要求:熟练掌握相似三角形的判定定理(包括预备定理、三个判定定理、直角三角形相似的判定定理)和性质,并能较好地应用(www.e993.com)2024年8月5日。考点5三角形的重心考核要求:知道重心的定义并初步应用。考点6向量的有关概念考点7向量的加法、减法、实数与向量相乘、向量的线性运算...
200 道经典机器学习面试题总结|权值|算法|范数|贝叶斯_手机网易网
2、两个方法都可以增加不同的正则化项,如L1、L2等等。所以在很多实验中,两种算法的结果是很接近的。区别:1、LR是参数模型,SVM是非参数模型。2、从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是LogisticalLoss,SVM采用的是hingeloss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小...
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2、两个方法都可以增加不同的正则化项,如L1、L2等等。所以在很多实验中,两种算法的结果是很接近的。区别:1、LR是参数模型,SVM是非参数模型。2、从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是LogisticalLoss,SVM采用的是hingeloss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小...
深度学习和机器学习的线性代数入门|机器学习|深度学习_新浪科技...
矩阵乘法转置矩阵逆矩阵正交矩阵对角矩阵正规方程的转置矩阵和逆矩阵线性方程向量范数L1范数/Manhattan范数L2范数/Euclidean范数ML中的正则化Lasso岭特征选择与抽取协方差矩阵特征值与特征向量正交性正交集扩张空间基主成分分析(PCA)...
理解卷积神经网络中的自注意力机制
如果我们将原来的图3简化为图4,我们就可以很容易地理解协方差在机制中的作用。首先输入高度为H、宽度为w的特征图X,然后将Xreshape为三个一维向量A、B和C,将A和B相乘得到大小为HWxHW的协方差矩阵。最后,我们用协方差矩阵和C相乘,得到D并对它reshape,得到输出特性图Y,并从输入X进行残差连接。这里D中的每一项...