▌4.1 基于蒙特卡罗方法的理论 本章我们学习无模型的强化学习算法。 强化学习算法的精髓之一是解决无模型的马尔科夫决策问题。如图4.1所示,无模型的强化学习算法主要包括蒙特卡罗方法和时间差分方法。本
圆周率是圆的周长与直径的比值,一般用希腊字母π表示,是一个在数学及物理学中普遍存在的数学常数。π也等于圆形之面积与半径平方之比,是精确计算圆周长、圆面积、球体积等几何形状的关键值。
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通常情况下,我们不能解析地求解积分,必须借助其他方法,其中就包括蒙特卡罗积分。你可能还记得,函数的积分可以解释为函数曲线下的面积。
在金融领域,计算效率有时可以直接转化为交易利润。量化分析师面临着在研究效率和计算效率之间进行权衡的挑战。使用Python可以生成简洁的研究代码,从而提高了研究效率。但是,一般的Python代码速度很慢,不适合用于生产环境。在这篇文章中,我们将探索如何使用Python的GPU库来高性能实现奇异期权定价领域遇到的问题。
随机抽样是蒙特卡罗法的一种应用,有直接抽样法、接受拒绝抽样法等。接受拒绝法的基本想法是,找一个容易抽样的建议分布,其密度函数的数倍大于等于想要抽样的概率分布的密度函数。按照建议分布随机抽样得到样本,再按要抽样的概率分布与建议分布的倍数的比例随机决定接受或拒绝该样本,循环执行以上过程。
分析师通常关心检测市场何时“发生变化”:几个月或几年内市场的典型行为可以立即转变为非常不同的行为。投资者希望及时发现这些变化,以便可以相应地调整其策略,但是这可能很困难。
作为一种随机采样方法,马尔科夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,以下简称MCMC)在机器学习,深度学习以及自然语言处理等领域都有广泛的应用,是很多复杂算法求解的基础。比如我们前面讲到的分解机(Factorization Machines)推荐算法,还有前面讲到的受限玻尔兹曼机(RBM)原理总结,都用到了MCMC来做一些复杂运算的近似求解。下面我们就对MCMC的原理做一个总结。
蒙特卡罗(Monte Carlo)方法,又称随机抽样或统计试验方法,是通过使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的方法,将所求解的问题同一定的概率模型相联系,用计算机实现统计模拟或抽样,以获得问题的近似解。
前言: 本文是根据的文章Introduction to Monte Carlo Tree Search by Jeff Bradberry所写。 Jeff Bradberry还提供了一整套的例子,用python写的。 board game server board game client Tic Tac Toe board AI implementation of Tic Tac Toe 阿袁工作的第一天 - 蒙特卡罗树搜索算法 - 游戏的通用接口board 和 player 阿袁看到阿静最近在学
选自TowardsDataScience 作者:William Koehrsen 机器之心编译 参与:陈韵竹、黄小天 通过把马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)应用于一个具体问题,本文介绍了 Python 中 MCMC 的入门级应用。机器之心对本文进行了编译介绍。 GitHub 地址:https://github.com/WillKoehrsen/ai-projects/blob/master/bayesian/bayesian_inference.ipynb 过去几月中,我总是反复遇到同一个数据科学术语:马尔科
风险价值 (VaR) 是一种统计数据,用于量化公司、投资组合在特定时间范围内可能发生的财务损失程度
本文做SV模型,选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。
(圆周率)是一个无理数,即无限不循环小数。精确求解圆周率 是几何学、物理学和很多工程学科的关键。
最近股票、基金市场一片哀嚎,今天从技术的角度来聊聊如何基于编程+统计学来分析股票市场,仅供学习!
假设 有时间序列数据,如下所示。经验表明,目标变量y似乎与解释变量x有关。然而,乍一看,y在水平中间波动,所以它似乎并不总是有稳定的关系(背后有多个状态)
在金融建模的背景下,随机建模迭代随机变量的连续值,这些值彼此不独立。非独立的意思是虽然变量的值会随机变化,但其起点将取决于其先前的值,因此取决于其先前的值,依此类推;这描述了所谓的随机游走。
大数据文摘出品 作者:Ray Zhang 编译:halcyon、龙牧雪 用动态规划去解决强化学习的相关问题基本够了,但还是有很多限制。比如,你知道现实世界问题的状态转移概率吗?你能从任意状态随机开始吗?你的MDP是有限的吗? 好消息是,蒙特卡罗方法能解决以上问题!蒙特卡罗是一种估计复杂的概率分布的经典方法。本文部分内容取自Sutton的经典教材《强化学习》,并提供了额外的解释和例子。 初探蒙特卡罗 蒙特卡罗模拟以摩纳哥的著名赌场命名,因为机会和随机结果是建模技术的核心,它们与轮盘赌,骰子和老虎机等游戏非常相
蒙特卡罗法(Monte Carlo method),也称为统计模拟方法(statistical simulation method),是通过从概率模型的随机抽样进行近似数值计算的方法
做生意就是要承担风险。无论您是决定成为企业家、开设新办公室还是投资一家公司,您都在承担风险。那么,如何准确预测下一个商业决策的风险呢?六西格玛是您首选。凭借数据分析的基础,六西格玛被证明是组织运营的绝佳工具。这就是为什么六西格玛专业人员使用蒙特卡洛模拟解决问题和风险评估需求的原因!
从今天开始要研究Sampling Methods,主要是MCMC算法。本文是开篇文章,先来了解蒙特卡洛算法。
在这篇文章中,我们将比较蒙特卡洛分析(Monte Carlo analysis)和自举法(Bootstrapping)中的一些概念,这些概念与模拟收益序列以及生成与投资组合潜在风险和回报相关的置信区间有关。
在强化学习(三)用动态规划(DP)求解中,我们讨论了用动态规划来求解强化学习预测问题和控制问题的方法。但是由于动态规划法需要在每一次回溯更新某一个状态的价值时,回溯到该状态的所有可能的后续状态。导致对于复杂问题计算量很大。同时很多时候,我们连环境的状态转化模型$P$都无法知道,这时动态规划法根本没法使用。这时候我们如何求解强化学习问题呢?本文要讨论的蒙特卡罗(Monte-Calo, MC)就是一种可行的方法。
李航是日本东京大学计算机科学博士,曾任微软亚洲研究院高级研究员及主任研究员、华为诺亚方舟实验室首席科学家,现任字节跳动人工智能实验室总监。他的研究方向包括信息检索、自然语言处理、统计机器学习及数据挖掘等。
从今天开始要研究Sampling Methods,主要是MCMC算法。本文是开篇文章,先来了解蒙特卡洛算法。 Contents 1. 蒙特卡洛介绍 2. 蒙特卡洛的应用 3. 蒙特卡洛积分 1. 蒙特卡洛介绍 蒙特卡罗方法(Monte Carlo method),也称统计模拟方法,是二十世纪四十年代中期由于科学技术的 发展和电子计算机的发明,而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。是指使 用随机数(或伪随机数)来解决很多计算问题的方法。与它对应的是确定
使用for循环和条件语句等方法,通过实验证明该方法是有效的,本实验使用的蒙特卡罗方法计算出的圆周率数值存在偏差;计算量大,且随准确性提高速度会变慢,未来可以继续研究其他速度更快,准确性更高的计算方法,减少计算误差。
马尔可夫链蒙克卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)是一种随机采样方法,在机器学习、深度学习及自然语言处理等领域都有广泛的应用,是很多复杂算法求解的基础,例如受限玻尔兹曼机(RBM)便是用MCMC来做一些复杂算法的近似求解。在具体讲解什么是MCMC之前,我们先看看MCMC可以解决什么样的问题,为什么需要MCMC方法。
蒙特卡洛方法入门 引言 蒙特卡罗方法于20世纪40年代美国在第二次世界大战中研制原子弹的“曼哈顿计划”计划的成员S.M.乌拉姆和J.冯·诺伊曼首先提出。数学家冯·诺伊曼用驰名世界的赌城—摩纳哥的Mon
在强化学习(四)用蒙特卡罗法(MC)求解中,我们讲到了使用蒙特卡罗法来求解强化学习问题的方法,虽然蒙特卡罗法很灵活,不需要环境的状态转化概率模型,但是它需要所有的采样序列都是经历完整的状态序列。如果我们没有完整的状态序列,那么就无法使用蒙特卡罗法求解了。本文我们就来讨论可以不使用完整状态序列求解强化学习问题的方法:时序差分(Temporal-Difference, TD)。
最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫Markov区制转移模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。
通常蒙特·卡罗方法通过构造符合一定规则的随机数来解决数学上的各种问题。对于那些由于计算过于复杂而难以得到解析解或者根本没有解析解的问题,蒙特·卡罗方法是一种有效的求出数值解的方法。一般蒙特·卡罗方法在数学中最常见的应用就是蒙特·卡罗积分。
波动率是一个重要的概念,在金融和交易中有许多应用。它是期权定价的基础。波动率还可以让您确定资产配置并计算投资组合的风险价值 (VaR)
本文介绍了模型无关的策略评价,包括蒙特卡罗算法和时差学习算法,适用于不知道马尔科夫决策过程转移概率和奖励函数的场景。代码示例基于机器人找金币问题,可以在Github上找到。
本文通过五个例子,介绍蒙特卡罗方法(Monte Carlo Method)。 一、概述 蒙特卡罗方法是一种计算方法。原理是通过大量随机样本,去了解一个系统,进而得到所要计算的值。 它非常强大和灵活,又
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问题描述:使用蒙特卡罗方法估计圆周率近似值,具体描述详见以前发的文章 蒙特.卡罗方法求解圆周率近似值原理与Python实现
机器之心报道 机器之心编辑部 AI 打斗地主,除了信息不完全,还要学会合作与竞争。 众所周知,AI 在围棋上的实力是人类所不能及的。不过斗地主还不一定。在 2017 年 AlphaGo 3 比 0 战胜中国棋手,被授予职业九段之后,柯洁决定参加斗地主比赛,并获得了冠军。在当时的赛后采访中,柯洁表示,「很欢乐,希望以后再多拿一些冠军,无论什么样的冠军都想拿!」 但是好景不长,在这种随机性更高的游戏上, AI 紧随而至。 近日,快手 AI 平台部的研究者用非常简单的方法在斗地主游戏中取得了突破,几天内就战胜了所
误码率是通信系统性能评价的一个重要指标,在给定信道、编译码方式下,误码率是一个固定取值。少部分情况下,可以通过理论推导得到理论的误码率,但是在大多数情况下,理论误码率无法推得,这时往往考虑采用蒙特卡罗方法对误码率进行仿真。(误比特率、误码率同理)
这篇文章介绍了一类离散随机波动率模型,并介绍了一些特殊情况,包括 GARCH 和 ARCH 模型。本文展示了如何模拟这些过程以及参数估计。这些实验编写的 Python 代码在文章末尾引用。
最近我们被客户要求撰写关于随机波动率SV、GARCH的研究报告,包括一些图形和统计输出。
在金融市场中,优化投资组合对于实现风险与回报之间的预期平衡至关重要。蒙特卡罗模拟提供了一个强大的工具来评估不同的资产配置策略及其在不确定市场条件下的潜在结果。
翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | 刘畅 近日,圣母大学(University of Notre Dame)公开了一门统计学课程资源,包括:课程笔记和授课视频,课后作业(以及解决方案)以及课程信息和参考以及课程大纲。 这份资源非常丰富,但从营长以往推荐的文章和资源看,大家可真不待见“统计”这个词,从字面上看,它太无聊了,但它对很多机器学习的应用领域又是必不可少的,所以营长这次还是推荐给大家。 1.统计计算和概率统计简介 课程介绍:该部分包括课程,书籍和参考资料,目标,组织的介绍;概
蒙特卡罗模拟这个名称源自于摩纳哥王国的蒙特卡罗城市,这里曾经是世界著名的赌博天堂。在20世纪40年代,著名科学家乌拉姆和冯·诺依曼参与了曼哈顿计划,他们需要解决与核反应堆中子行为相关的复杂数学问题。他们受到了赌场中掷骰子的启发,设想用随机数来模拟中子在反应堆中的扩散过程,并将这种基于随机抽样的计算方法命名为"蒙特卡罗模拟"(Monte Carlo simulation)。
【导读】Google DeepMind在Nature上发表最新论文,介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero,不使用人类先验知识,使用纯强化学习,将价值网络和策略网络整合为一个架构,3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。Alpha Zero的背后核心技术是深度强化学习,为此,专知有幸邀请到叶强博士根据DeepMind AlphaGo的研究人员David Silver《深度强化学习》视频公开课进行创作的中文学习笔记,在专知发布推荐给大家!(关注专知公众号,获取强化学习pdf资料,详情
蒙特卡罗方法也成统计模拟方法,是指使用随机数(或者更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的方法。工作原理就是两件事:不断抽样、逐渐逼近。如何利用python语言实现蒙特卡洛方法。
强化学习总结 强化学习的故事 强化学习是学习一个最优策略(policy),可以让本体(agent)在特定环境(environment)中,根据当前的状态(state),做出行动(action),从而获得最大回报(G or return)。 有限马尔卡夫决策过程 马尔卡夫决策过程理论定义了一个数学模型,可用于随机动态系统的最优决策过程。 强化学习利用这个数学模型将一个现实中的问题变成一个数学问题。 强化学习的故事1:找到最优价值 强化学习就是:追求最大回报G 追求最大回报G就是:找到最优的策略\(\p
前言 科技博客作者 Xoel López Barata 正尝试着用简单的蒙特卡罗模拟方法,来预测比特币的每日收益,并试图预测至今年年底,比特币的价格最可能达到多少。他同时发表了一个源代码,链接:htt
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