Лекция 3. Метрические методы распознавания
Метод минимального расстояния
Вопрос 2. Метод минимального расстояния до множества
Эта часть работы будет посвящена различным подходам для применения парного трейдинга на фондовом рынке. Анализ предшествующих работ на данную тему позволяет выделить три основных метода: Этот метод был впервые введен Гатевым в и доработан в году. Он описывал этот подход следующим образом: В году Хак Huck пришел к выводу, что если цены расходятся в один момент, то рано или поздно они должны снова сойтись из-за закона единой цены Law of One Price. Чем меньше D дистанция , тем больше совпадений в исторической динамике рассматриваемой пары, и, соответственно, тем больше шансов, что выбранные активы покажут лучшие результаты. После того, как пары были отобраны, необходимо оценить спред между ценами акций используя следующее уравнение:. Последним шагом является сравнение величины рассчитанного спреда с критическим значением q. Если больше чем q, тогда рекомендуется занять короткую позицию для акции А и длинную позицию для акции B. Открытые позиции будет держаться до тех пор, пока спред варьируется от минус бесконечности до минус единицы и от единицы до плюс бесконечности. Обе позиции будут закрыт, когда спред достигнет одного определенного значения или будет ниже него. Согласно работе Do преимуществами этого метода являются небольшая вероятность ошибочной оценки спреда и неточной спецификации, но, с другой стороны, этот метод нельзя использовать для прогнозирования ввиду возможных изменений в периоде схождения или расхождения спреда. Перейти к загрузке файла. Главная Экономика Стратегия перекрестного арбитража. Основные методы для осуществления стратегии парного трейдинга Эта часть работы будет посвящена различным подходам для применения парного трейдинга на фондовом рынке. После того, как пары были отобраны, необходимо оценить спред между ценами акций используя следующее уравнение:
Метрические методы связаны с измерением расстояний в пространстве признаков. Будем характеризовать состояние системы изделия вектором параметров Компоненты вектора могут быть непрерывными или дискретными величинами. В последнем случае представляет собой многоразрядный диагностический признак. Каждое состояние изделия в соответствии с равенством 32 может быть представлено точкой в пространстве признаков, а вектор соединяет эту точку с началом координат. Допустим, что имеется образцов с диагнозом Они образуют обучающую последовательность. Точки, входящие в области диагнозов, обычно располагаются более плотно в центральной части области. Координаты эталона диагноза где — значение параметра для образца , принадлежащего диагнозу Пусть предъявлено для распознавания изделие, характеризующееся вектором в пространстве признаков. Решение вопроса об отнесении изделия к диагнозу связано с измерением расстояния до эталонов. Принимается по минимальному расстоянию до эталона: Область диагнозов состояний в пространстве признаков Расстояния до эталона Предыдущие равенства определяют обычное евклидово расстояние. В задачах диагностики часто оказывается целесообразным использовать обобщенные расстояния порядка При получается расстояние по Хемингу, при — обычное расстояние. При возрастании увеличивается роль наибольшего отклонения по какой-либо координате. Расстояние 35 и 36 можно использовать для однородного, изотропного пространства признаков. Таким пространством будет пространство простых двухразрядных признаков, кодируемых двоичными числами 0,1. Однако в задачах технической диагностики часто приходится использовать признаки различной физической природы например, уровень вибрационных перегрузок и повышение температуры , имеющих различную размерность. Для учета указанного обстоятельства целесообразно ввести безразмерные расстояния. Далее следует учесть различную диагностическую ценность признаков. Для этого введем безразмерные диагностические коэффициенты и тогда с помощью равенства 36 получим Последние соотношения дают формулы для расстояний в неоднородном, неизотропном пространстве. Определение коэффициентов вызывает известные трудности. В первом приближении для признака имеющего диагностических интервалов, можно принять, что величина совпадает с диагностической ценностью признака: В тех случаях, когда отсутствуют статистические сведения, величины можно назначать с помощью экспертных оценок или подбирать по опыту диагностики. Метод минимального расстояния до множества. В этом методе учитывается минимальное расстояние до образцов, входящих в обучающую последовательность. Метод минимального расстояния до множества Решающее правило имеет вид т. Дополнение к решающему правилу в метрических методах. Метрические методы распознавания в отличие от вероятностных основаны на детерминистском подходе. Решающее правило устанавливает диагноз, считая его достоверным. Обучающая последовательность, как уже указывалось ранее, составляется из образцов изделий , для которых достоверно известен диагноз. Применение метрических методов возможно и в том случае, когда области диагнозов пересекаются. Например, по координате направлению для точек и.
Коллективное управление авторскими и смежными правами шпаргалка
Понятие и специфика межкультурной компетентности
Молодые предприниматели россии истории
Площадь сенная расписание
Больно ли делать пункцию спинного мозга