Вопрос к опционщикам, или же к тем у кого хорошо с матиматикой (а именно оптимизацией). - страница 2

Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы добавить комментарий
Dmitry Fedoseev
56127
Dmitry Fedoseev  

Да, значит не получается упростить. Тогда методом из методички решать. 

1. Грубая подстройка – метод псевдослучайных отклонений.

2. Точная подстройка – метод покоординатного спуска.

Andrey Azatskiy
3109
Andrey Azatskiy  
Dmitry Fedoseev:

Да, значит не получается упростить. Тогда методом из методички решать. 

1. Грубая подстройка – метод псевдослучайных отклонений.

2. Точная подстройка – метод покоординатного спуска.

Завтра попробую методом Ньютона для одной переменной (от своей критериальной формулы) поэтапный подбор (сначала B,C,D,E) а затем (A,S) и так в цикле пока не будет минимальное значение критерия найдено.

Алексей Тарабанов
9555
Алексей Тарабанов  
Andrey Azatskiy:

Завтра попробую методом Ньютона для одной переменной (от своей критериальной формулы) поэтапный подбор (сначала B,C,D,E) а затем (A,S) и так в цикле пока не будет минимальное значение критерия найдено.

Не критерия, а целевой функции. И критериальная формула мне не нравится, поскольку смысла не имеет. И Ваша аргументация мне не нравится. Похоже, Вы - аферист. 

Andrey Azatskiy
3109
Andrey Azatskiy  
Алексей Тарабанов:

Не критерия, а целевой функции. И критериальная формула мне не нравится, поскольку смысла не имеет. И Ваша аргументация мне не нравится. Похоже, Вы - аферист. 

Мне тоже много чего не нравится) 

Целевая функция была выбрана таким образом что бы сзодилась к нулю при полном совпадении точек, тогда можно из ряда тейлора вывести формулу для метода Ньютона. Сама функция не идеально да, ее делал по описанию с методички биржи, есть мысль от корреляции производные брать но это позже если с моей функцией не удастся)

И она же является критериейм. Когда все точкиложатся на улыбку, значение функции = 0
Dmitry Fedoseev
56127
Dmitry Fedoseev  
Алексей Тарабанов:

Не критерия, а целевой функции. И критериальная формула мне не нравится, поскольку смысла не имеет. И Ваша аргументация мне не нравится. Похоже, Вы - аферист. 

Критерием является минимизация целевой функции. Что в этом такого?

Dmitry Fedoseev
56127
Dmitry Fedoseev  
Andrey Azatskiy:

Завтра попробую методом Ньютона для одной переменной (от своей критериальной формулы) поэтапный подбор (сначала B,C,D,E) а затем (A,S) и так в цикле пока не будет минимальное значение критерия найдено.

А почему формулу из методички вы решили использовать, но предлагаемый метод решения устойчиво игнорируете?

Можно еще попробовать просто перебором параметров с большим шагом, сокращать границы и уменьшать шаг.

Andrey Azatskiy
3109
Andrey Azatskiy  
Dmitry Fedoseev:

А почему формулу из методички вы решили использовать, но предлагаемый метод решения устойчиво игнорируете?

Можно еще попробовать просто перебором параметров с большим шагом, сокращать границы и уменьшать шаг.

Я пробовал его (Точная подстройка – метод покоординатного спуска.) но он не подбирал параметры так как нужно если НЕ задать первоначальное предположение близким к требуемому. Мне же нужно с нуля (е с параметров когда S = 0, A = 0, B = 1, C = 1, D = 0, E = 1 - это прямая линяя) подбирать кривую. Метод Грубой подстройки не стал использовать так как сейчас некогда разбираться в методе псевдослучайных отклонений на основе последовательности Соболя (не использовал ее не когда ранее...) 

А формулу из методички решил использовать так как она лучше всего экстрополирует. До этого зотел методом VannaVolga подбирать значения, все запрограммировал, но обнаружилась проблемма модели: Если биржевая улыбка равномерно расходится от центра в стороны, а далее превращается в прямую линюю (но перед этим охватывает все нужные мне опционные страйки) то модель VannaVolga ведет себя подобно синусоиде/косинусоиде, достигнув краев, она стримится вниз к нулю, но мне нужно дальнейшие страйки экстраполировать, а они согласно теории опционного ценообразования будут распологаться все выше и выше (но не по синусоиде/Косинусоиде)

По сути метод который я сейчас использую не чем особо от биржевого метода не отличается, я делаю следующее:
Запускаю цикл пока критерий не сойдется к нулю или же пока улучшения не прекратятся
В цикле запускаю итеррационные циклы по методу Ньютона для каждого из шести параметров последовательно цикл продолжается пока либо не будет сведена критериальная функция к нулю, либо пока модификация данного критерия не перестанет приносить улучшение критерия. 

В целом иногда работает, но погрешности очень велика. 

Сейчас стал задавать A = фиксированной величине изначально и после перебирать его последним... так вроде лучше получается однако опять же не панацея. Есть идея попробовать попарный перебор (к примеру параметр B лучше перебирать с параметром E - тогда они быстрее улучшают критериальнуцю функцию.) Пока копаю в жтом направлении.

У меня тестовый GUI есть и я там запускаю перебор что бы визуально видить разницу, буре подобранные параметры биржи, строю по ним опорные точки, загоняю в оптимизационный метод и смотрю сошлись ли найденые мною параметры с биржевыми или же нет, пока не сильно сходятся.

Andrey Azatskiy
3109
Andrey Azatskiy  

Сам метод используемый биржей (на сколько я его понял) - таков:

Берут шаг (к примеру коэффициент B шаг = 100) 
Далее первоночальное предположение B = 150. 
Далее 150 + 100 / 150 - 100 и считают притений, если он не улучшился то шаг делят по полам... и т.д. Всего получается множество итерраций на один параметр.

Метод Ньютона:
B = Bi - f/dFdB;

и так далее пока ритерий не перестанет улучшаться. В итоге методом Ньютона (для одной переменной) та же работа что проделывается биржей к примеру за сотню итерраций проделывается за 10 итерраций или же и того меньше.

Andrey Azatskiy
3109
Andrey Azatskiy  

Только вот интересно от чего у меня не заработал метод Ньютона для всех переменных сразу этого не пойму что то... :

x = xi - inv(Hi)*Vi

Где:

x - вектор столбец коэффициентов улыбки

xi - первоначальное предположение (на i-тую итеррацию)

H - Матрица Гассе вторых производных 

V - Вектор столбец первых производных 

Andrey Azatskiy
3109
Andrey Azatskiy  
Алексей Тарабанов:

Не критерия, а целевой функции. И критериальная формула мне не нравится, поскольку смысла не имеет. И Ваша аргументация мне не нравится. Похоже, Вы - аферист. 

Хоть с тем что я аферист - я не согласен однако касательно критерия - Ваша правда. 
Заменил свой критерий на следующий:
sqrt(sum(((fIV - IV)/IV)^2)/(n)) - Иначе говоря СКО по процентным приростам относительно эталонного значения 

И добавил коэффициент корреляции (по нему в первую очередь оптимизирую) + перебор параметров методом биржи (но попарный перебор, а не сплошной) и дело вроде сдвинулось...Погрешность по новой критериальной фуенкции ~= 0,2 и графически лодатся друг на друга уже, но над точностью еще нужно будет поработать..Возможно стоит дважды делать прозод с критерием оптимизации по корреляционному коэффициенту...

Так же попробую завтра метод НЬтона из нового критерия. Ранее (до этой задачи) он меня не подводил еще быть может и сейчас поможет)) 

Типы оптимизации - Алгоритмический трейдинг, торговые роботы - MetaTrader 5
Типы оптимизации - Алгоритмический трейдинг, торговые роботы - MetaTrader 5
  • www.metatrader5.com
В данном режиме происходит полный перебор всех возможных комбинаций значений входных переменных, выбранных для оптимизации на соответствующей вкладке. Быстрая (генетический алгоритм) В основу данного типа оптимизации заложен генетический алгоритм подбора наилучших значений входных параметров. Данный тип оптимизации значительно быстрее полного...
123
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы добавить комментарий