RV的统计性质初探(上):实证成果回顾
日方差右偏严重,显然违背正态分布,所以收益i.i.d假设有误。但是考虑到收益本身自相关性很低,很难说有足够证据违背了Independent的假设,所以大概率是产生收益的分布随着时间有变化,异方差就是其中的一种可能性。第二,高波动偏离均值的幅度比低波动要大得多。注意到平方根和取log都是凸函数,其作用就是使大值和...
洪灏最新发声:下半年市场风格或会完全不一样,如果这一点开始收敛
他在回答关于市场风格问题时还表示,红利股的相对收益表现跟其他的股票产生了接近4倍方差的差别,这是小于1%的概率才会发生。如果下半年,前述所说的背离等格局开始收敛,那么它一定会产生跟上半年完全不一样的格局。投资报(liulishidian)整理精选了洪灏分享的精华内容如下:5月那波行情结束后整个市场非常悲观5...
Nature最新封面:AI 训练 AI?也许越来越笨
随着模型训练代数的增加,这种误差会不断累积,导致模型最终收敛到一个与原始分布完全不同的分布,其尾部几乎为零,方差也大大减小。3.函数近似误差:学习过程的局限性,例如随机梯度下降的结构偏差或目标函数的选择,也会导致模型产生误差。这种误差会导致模型在逼近真实分布时产生偏差,例如,过拟合密度模型导致模型错误...
为什么大脑是对数的?|脑区|神经元|正态分布|神经网络_网易订阅
在这个模型中,沙粒的积累和崩塌过程类似于神经元网络的动态变化:随着沙堆的累积,小的沙崩是随时会发生的,大的沙崩需要较多的沙子累积,所以较少发生。科学家们通过研究细胞骨架的物理和机械特性[9],发现神经元的聚集和分裂行为类似于沙堆的崩塌,从而导致神经元密度的分布也呈现出对数正态分布,这解释了神经网络中“...
东方证券王浩瀚:黄金定价分析框架
为更细致深入的分析黄金价格波动与美债利率和美元指数之间的相关变化,根据其经济学原理,分别对指标的上行相关性和下行相关性进行了描述。具体方法为:以月度为单位,仍采用日数据,求过去一年黄金价格低于均值时和美债利率高于均值时二者的协方差,除以黄金下半波动率和美债利率上半波动率的乘积,作为下行相关性(以黄金为...
国际市场外汇奇异期权的发展概况与交易实践
数字期权的vage分布随着时间的流逝会呈现“收紧”(www.e993.com)2024年8月5日。当即期汇率位于行权价上方时,更低的波动率增加了获取高收益的可能性,而当即期汇率位于行权价下方时,更高的波动率增加了获取了高收益率的可能性,如图3。图3数字期权vega随即期汇率的变化情况类似欧式香草期权管理,独特的vega结构也意味着独特的gamma及theta风险...
北京大学:利用好不确定性,8B小模型也能超越GPT-4
可以观察到贪婪解码生成的文本通常比采样生成的略短。在Yi系列模型处理AlpacaEval和GSM8K任务时,这一模式出现了变化,两种生成方法产生的响应长度几乎相当。下图展示了Qwen2-7B-Instruct在GSM8K上贪婪解码与采样生成的效果差异。结果显示,贪婪解码在解决GSM8K问题上表现显著优于采样生成(83.5%vs.72.0%)。贪婪解码...
药监局印发药品抽检探索性研究原则及程序
3.1.2.3渗透压。关注静脉注射用或椎管注射用小容量注射剂的渗透压范围,处方工艺的改变、添加剂的加入等方面。3.1.2.4添加剂。关注添加剂的品种、加入量、加入的必要性、合理性以及对药物稳定性的影响。3.1.2.5可见异物。关注与包材的关联性等。3.1.3无菌分装的注射用粉针...
干货:机器学习最全知识点汇总(万字长文)
方差是由于对训练样本集的小波动敏感而导致的误差。它可以理解为模型预测值的变化范围,即模型预测值的波动程度。模型的总体误差可以分解为偏差的平方与方差之和:如果模型过于简单,一般会有大的偏差和小的方差;反之如果模型复杂则会有大的方差但偏差很小。
用中国茶叶的价格来预测墨尔本的降雨概率?不可思议的斯坦悖论
但是,如果有三组独立的数据,事情就会发生变化。完全相同的分布:正态分布,未知的均值和方差1。通常,如果分别随机选取数据点x_1、x_2和x_3,那么你会再次估计μ_1=x_1,μ_2=x_2,μ_3=x_3吗?但是现在这不再是最好的估值了,因为在1961年,我们找到了一个更好的估值,叫做詹姆斯-斯坦估值(James-Steinest...