R Dist Funktion Binäre Optionen

Verfügbare Distanzmaße sind (geschrieben für zwei Vektoren x und y): Üblicher Abstand zwischen den beiden Vektoren (2 Norm aka L2), sqrt (Summe ((xi - yi) 2)). Maximaler Abstand zwischen zwei Komponenten von x und y (supremum norm) Absoluter Abstand zwischen den beiden Vektoren (1 Norm aka L1). Sum (xi - yi xi yi). Begriffe mit Nullzähler und Nenner werden aus der Summe weggelassen und behandelt, als ob die Werte fehlten. Dies ist für nicht-negative Werte (z. B. Zählungen) vorgesehen: wobei der Absolutwert des Nenners eine 1998 R-Modifikation ist, um negative Distanzen zu vermeiden. (Aka asymmetrische binäre): Die Vektoren werden als binäre Bits betrachtet, so dass Nicht-Null-Elemente sind lsquoonrsquo und null Elemente sind lsquooffrsquo. Der Abstand ist der Anteil der Bits, in denen sich nur einer unter denjenigen befindet, in denen mindestens einer ist. Die p-Norm, die p-Wurzel der Summe der p-ten Kräfte der Unterschiede der Komponenten. Fehlende Werte sind erlaubt und werden von allen Berechnungen ausgeschlossen, die die Zeilen betreffen, in denen sie auftreten. Weiterhin werden, wenn Inf-Werte beteiligt sind, alle Wertepaare ausgeschlossen, wenn ihr Beitrag zur Distanz NaN oder NA ergibt. Wenn einige Spalten bei der Berechnung eines Euklidischen, Manhattan-, Canberra - oder Minkowski-Abstandes ausgeschlossen sind, wird die Summe proportional zur Anzahl der verwendeten Spalten skaliert. Wenn alle Paare bei der Berechnung einer bestimmten Distanz ausgeschlossen sind, ist der Wert NA. Die Dist-Methode von as. matrix () und as. dist () kann für die Umwandlung zwischen Objekten der Klasse dist und konventionellen Distanzmatrizen verwendet werden. As. dist () ist eine generische Funktion. Die Standardmethode behandelt Objekte, die von der Klasse dist erben. Oder auf Matrizen mit as. matrix () coercible. Die Unterstützung von Klassen, die Distanzen darstellen (auch als Unähnlichkeiten bekannt), kann durch die Bereitstellung einer as. matrix () oder direkter einer as. dist-Methode für eine solche Klasse hinzugefügt werden. Dist gibt ein Objekt der Klasse dist zurück. Das untere Dreieck der Distanzmatrix, die durch Spalten in einem Vektor gespeichert ist, sagt man. Wenn n die Anzahl der Beobachtungen ist, d. h. n lt - attr (do, size). Dann für mich. Die Ungleichheit zwischen (Reihe) i und j ist Don (i-1) - i (i-1) 2 j-i. Die Länge des Vektors ist n (n-1) 2. D. h. der Ordnung n2. Das Objekt hat die folgenden Attribute (neben Klasse gleich dist): Integer, die Anzahl der Beobachtungen im Dataset. R ProgrammierungBinomiale Modelle In diesem Abschnitt betrachten wir das Binomialmodell. Wir haben ein Ergebnis, das binär ist und eine Reihe von erklärenden Variablen. Diese Art von Modell kann mit einem linearen Wahrscheinlichkeitsmodell analysiert werden. Ein Nachteil dieses Modells für den Parameter der Bernoulli-Verteilung ist jedoch, dass, sofern keine Einschränkungen vorliegen. Die geschätzten Koeffizienten können Wahrscheinlichkeiten außerhalb des Einheitsintervalls 0 bedeuten. 1. Aus diesem Grund werden Modelle wie das Logit-Modell oder das Probit-Modell häufiger verwendet. Wenn Sie ein lineares Wahrscheinlichkeitsmodell abschätzen möchten, schauen Sie sich die Seite der linearen Modelle an. Das Modell nimmt die Form an. Y i B e r n o u l l i (i) sim Bernoulli (pi) mit der inversen Linkfunktion. I e x p (x i) (1 e x p (x i)) beta) beta)). Es kann mit maximaler Wahrscheinlichkeit oder mit bayesischen Methoden geschätzt werden. Fake-Daten-Simulationen Bearbeiten Maximale Wahrscheinlichkeitsschätzung Bearbeiten Die Standardmethode zur Schätzung eines Logit-Modells ist die glm () - Funktion mit der Familie Binomial - und Link-Logit. Lrm () (Design) ist eine weitere Implementierung des logistischen Regressionsmodells. Es gibt eine Implementierung im Zelig-Paket 1. In diesem Beispiel simulieren wir ein Modell mit einem kontinuierlichen Prädiktor und schätzen dieses Modell mit der glm () - Funktion. Zelig Bearbeiten Das Zelig-Paket macht es leicht, alle interessanten Mengen zu berechnen. Wir entwickeln ein neues Beispiel. Zuerst simulieren wir einen neuen Datensatz mit zwei stetigen Erklärungsvariablen und wir schätzen das Modell mit zelig () mit der Modell-Logit-Option. Wir betrachten die vorhergesagten Werte von y im Mittel von x1 und x2 Dann betrachten wir die vorhergesagten Werte bei x1 0 und x2 0 Wir sehen auch, was passiert, wenn x1 vom 3. zum 1. Quartil wechselt. Bayes'sche Schätzung Edit Bayesglm () im Armpaket MCMClogit () im MCMCpack für eine bayesische Schätzung des Logit-Modells. Das Probit-Modell ist ein binäres Modell, in dem wir davon ausgehen, dass die Link-Funktion die kumulative Dichtefunktion einer Normalverteilung ist. Wir simulieren gefälschte Daten. Zuerst zeichnen wir zwei zufällige Variablen x1 und x2 in beliebigen Verteilungen (das spielt keine Rolle). Dann erstellen wir den Vektor xbeta als lineare Kombination von x1 und x2. Wir wenden die Link-Funktion auf diesen Vektor an und zeichnen die binäre Variable y als Bernouilli-Zufallsvariable. Maximale Wahrscheinlichkeit Bearbeiten Wir können die glm () - Funktion mit familybinomialer (linkprobit) Option oder die probit () - Funktion im sampleSelection - Paket verwenden, bei der es sich um einen Wrapper handelt. Bayes'sche Schätzung EditR-Clustering von Binärdaten Guten Morgen, ich analysiere einen Datensatz aus 364 Fächern und 13 binären Variablen (0,1 Abwesenheit, Präsenz). Ich teste mögliche Assoziationen (Co-Präsenz) meiner Variablen. Um dies zu tun, habe ich mit Clusteranalyse versucht. Mein Hauptinteresse ist es, die Bedeutung der erhaltenen Cluster zu überprüfen. Zuerst habe ich mit der Funktion pvclust () versucht, indem ich method. hclustquotwardquot und method. distquotbinaryquot verwende. Altoghether es funktioniert (Cluster und Bedeutung gewonnen). Allerdings bin ich nicht von der Distanzmatrix überzeugt. Die Assoziation zwischen Variablen unterscheidet sich in der Tat von den Ergebnissen, die in PAST mit Hilfe von Ward auf einer Jaccard-Matrix erhalten wurden (das sollte für Binärdaten in Ordnung sein). Außerdem, wenn ich versuche, eine Jaccard-Matrix in R aus meinen Daten zu erhalten, bekomme ich mit dem Vegan-Paket folgende Fehlermeldung: Fehler in rowSums (x, na. rm TRUE). 39x39 muss numerisch unterhalb einer Teilmenge aus meinem Datensatz sein: Variable1 Variable2 Variable3 Variable4 Variable5 Variable6 Variable7 Variable8 Variable9 Variable10 Variable11 Variable12 Variable13 case1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 case2 0 0 0 0 0 0 0 NA NA 1 0 0 0 case3 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 case4 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 case5 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 case6 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 case7 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 case8 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 case9 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 Case10 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 case11 1 0 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 case12 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 0 0. Also meine Fragen sind die folgenden : Ist der Jaccard-Index eine gute Strategie für meine Art von Daten Ist binäre Distanz in pvclust verwendet ist theoretisch mehr korrekt Gibt es eine Alternative zu pvclust für die Prüfung der Bedeutung meiner Cluster Vielen Dank im Voraus Marco Verwenden Sie nicht HTML in r-Hilfe E-Mails. Schauen Sie unten, was mit Ihren Daten passiert. Die Fehlermeldung sagt Ihnen, dass t (Daten) nicht numerisch ist. Das wird Ihnen sagen, welche Art von Daten Sie haben. ---------------------------------------------- David L Carlson Associate Professor für Anthropologie Texas AampM University College Station, TX 77843-4352 ----- Ursprüngliche Nachricht ----- Von: r-help-bounces bei r-project. org mailto: r-help-bounces bei r-project. Org Im Auftrag von marco milella Gesendet am: Donnerstag, 06. Dezember 2012 12:08 An: r-help bei r-project. org Betreff: R-Clustering von Binärdaten Guten Morgen, ich analysiere einen Datensatz von 364 Fächern und 13 Binäre Variablen (0,1 Abwesenheit, Präsenz). Ich teste mögliche Assoziationen (Co-Präsenz) meiner Variablen. Um dies zu tun, habe ich mit Clusteranalyse versucht. Mein Hauptinteresse ist es, die Bedeutung der erhaltenen Cluster zu überprüfen. Zuerst habe ich mit der Funktion pvclust () versucht, indem ich method. hclustquotwardquot und method. distquotbinaryquot verwende. Altoghether es funktioniert (Cluster und Bedeutung gewonnen). Allerdings bin ich nicht von der Distanzmatrix überzeugt. Die Assoziation zwischen Variablen unterscheidet sich in der Tat von den Ergebnissen, die in PAST mit Hilfe von Ward auf einer Jaccard-Matrix erhalten wurden (das sollte für Binärdaten in Ordnung sein). Außerdem, wenn ich versuche, eine Jaccard-Matrix in R aus meinen Daten zu erhalten, bekomme ich mit dem Vegan-Paket folgende Fehlermeldung: Fehler in rowSums (x, na. rm TRUE). 39x39 muss numerisch unterhalb einer Teilmenge aus meinem Datensatz sein: Variable1 Variable2 Variable3 Variable4 Variable5 Variable6 Variable7 Variable8 Variable9 Variable10 Variable11 Variable12 Variable13 case1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 case2 0 0 0 0 0 0 0 NA NA 1 0 0 0 case3 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 case4 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 case5 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 case6 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 case7 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 case8 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 case9 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 Case10 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 case11 1 0 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 case12 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 0 0. Also meine Fragen sind die folgenden : Ist der Jaccard-Index eine gute Strategie für meine Art von Daten Ist binäre Distanz in pvclust verwendet ist theoretisch mehr korrekt Gibt es eine Alternative zu pvclust für die Prüfung der Bedeutung meiner Cluster Vielen Dank im Voraus Marco alternative HTML-Version gelöscht R-Hilfe bei r - Project. org Mailingliste stat. ethz. chmailmanlistinfor-help PLEASE liest den Buchungsleitfaden R-project. orgposting - guide. html und gibt kommentierten, minimalen, eigenständigen, reproduzierbaren Code. Das Black-Scholes-Modell ist ein mathematischer Ansatz in Richtung Auswertung des Preises einer Option auf eine zugrunde liegende Bestandsaufnahme. Als einer der genauesten Optionspreismodelle ist Black-Scholes immer noch einer der gemeinsamen Rahmenbedingungen, mit denen die Optionspreise modelliert werden und seit über vierzig Jahren im Einsatz sind. Es hat sich aus einer Verbesserung des früheren Boness-Modells ergeben, indem er den risikofreien Zinssatz als den gewählten Rabattfaktor verwendet und die Annahmen hinsichtlich der Risikotoleranz der Anleger eliminiert. Dennoch gibt es, wie jedes Modell, immer noch Annahmen, um das Fundament des Modells zu bilden. Black und Scholes haben sechs wesentliche Annahmen hinsichtlich ihres Optionspreismodells gemacht: 1. Effiziente Finanzmärkte. Dies geht davon aus, dass sich die Märkte in zufälliger Weise effektiv bewegen und dass die Anleger ihre Richtung nicht genau bestimmen können. Sie folgen einfach einem zufälligen Markov-Prozess in kontinuierlicher Zeit. 2. Der Basiswert zahlt keine Dividenden. Dividenden werfen einen Schraubenschlüssel in viele Optionen Modelle und erweitern ihre Ebene der mathematischen (und prädiktiven) Komplexität. Viele Unternehmen zahlen Dividenden (oder eine gebrochene Menge des Aktienkurses) an ihre Aktionäre. Infolgedessen kann das Black-Scholes-Modell die Optionspreise für eine Dividendenausschüttung nicht genau vorhersagen. Eine höhere Dividende verringert die Prämie auf Call-Optionen als Reaktion auf die Investition mit einem geringeren Grad an intrinsischem Risiko für den Optionsverkäufer. Eine Möglichkeit, den Dividendeneffekt im Black-Scholes-Preismodell zu kontrollieren, ist, indem man den aktuellen Aktienkurs annimmt und den diskontierten Wert einer zukünftigen Dividende abzieht. 3. Optionen können nicht frühzeitig ausgeübt werden. Amerikanische Optionen erlauben die Vorablauf-Ausübung einer Option zu irgendeinem Zeitpunkt in ihrer Dauer. Infolgedessen haben amerikanische Optionen einen höheren intrinsischen Wert im Verhältnis zu europäischen Optionen, zum Beispiel, die keine frühzeitige Ausübung aufgrund des Mangels an Flexibilität erlauben. Diese Annahme stellt keine große Diskrepanz von der tatsächlichen, da nur wenige Optionen in den letzten Tagen vor dem Auslaufen ausgeübt werden, da der Zeitwert der Option nicht schwer in seinen Preis. 4. Transparente und konstante Zinssätze. Black-Scholes nutzt den risikofreien Zinssatz, der ein ganzheitliches Konzept ist, da es inhärent keine risikofreie Investition gibt. Alle Investitionen tragen naturgemäß ein gewisses Maß an Risiko. Aber es stellt die theoretische Rendite einer Investition unter der Idee einer echt risikofreien Umgebung dar. Der risikofreie Preis für Optionen Preisgestaltung ist in der Regel als der Diskontsatz auf U. S. Treasury Bills ein Monat vor Ablauf. Die Zinssätze schwanken regelmäßig, was ein gewisses Maß an Fehler in das Modell hinzufügt. 5. Keine Kommissionsgebühren. In normalen Szenarien müssen die Anleger ihren Makler bezahlen, um Optionen zu kaufen oder zu verkaufen. Der Handel ist nach dem Black-Scholes-Rahmen von den Provisionsgebühren befreit. 6. Rückkehr wird in der Lognormal Art verteilt. Die meisten Vermögenswerte, die Optionen anbieten, haben Rücksendungen, die annähernd lognormal sind, wenn auch nicht genau so. Diese Annahme verzerrt typischerweise die Ergebnisse des Modells nicht wesentlich. Mathematisches Framework des Black-Scholes-Modells Die theoretischen Preise einer Call-Option, C und Put-Option P können wie folgt ermittelt werden: PK e (-rt) N (-d2) SN (-d1) Die d1 und d2 Sub-Variablen sind definiert als: d1 ln (SK) (r sigma2 2) t (sigma t) d2 d1 Sigma t N kumulative Normalverteilungsfunktion S Aktienkurs K Option Ausübungspreis r risikofreier Zinssatz t Zeit bis zum Verfall (1 Ein Jahr) Sigma-Volatilität der Aktienrenditen ausgedrückt als Standardabweichung im natürlichen Logarithmus e die Basis des natürlichen Logarithmus zur Macht von (dh 2.71828 ()) Die d1- und d2-Variablen werden als ihre eigenen Gleichungen definiert und dann in das Modell integriert Später zum besseren Verständnis nach Standardverfahren. Die kumulative Normalverteilungsfunktion von d1 bezeichnet eine Änderung des Kurses des zugrunde liegenden Vermögenswertes. Die kumulative Normalverteilungsfunktion von d2 bezeichnet die risikoadjustierte Wahrscheinlichkeit, dass eine Option ausgeübt wird. Wenn d1 mit dem Aktienkurs multipliziert wird, bezeichnet dies den Vorteil für den Kauf des Basiswerts in seiner natürlichen Form (d. h. den Kauf der Aktie), im Gegensatz zu dem Gehen mit der Option. Der Ke (-rt) N (d2) liefert den Barwert der Auszahlung des Ausübungspreises an dem Punkt, an dem die Option abläuft. Für Call-Optionen ist der entsprechende Marktwert daher eine Funktion des Vorteils für den Kauf der Aktie abzüglich des Barwertes der Zahlung des Ausübungspreises, wenn die Option abläuft. Für Put-Optionen wird die Call-Option-Gleichung mit einem negativen multipliziert (da setzt man in die entgegengesetzte Richtung). Darüber hinaus ändern wir das Vorzeichen von d1 und d2 zu einem negativen gegebenen Posten bezeichnen die beabsichtigte Richtung eines Vermögenswertes, der im Preis sinkt. Um unser Finanzmodell zu schaffen, müssen wir jede unserer Funktionen in jedem Programm definieren. Das heißt, wir haben vier Gleichungen: eine für d1, d2, C (Call Option Preis) und P (Put Option Preis). Wir definieren jeden unserer Eingaben einzeln in R und als Teil der Kalkulationstabelle in Excel. Ich werde jede Anwendung einzeln durchführen, beginnend mit R. Ich benutze nicht MATLAB ie Octave, seine freie, Open-Source-Version fast so oft ich R, sondern auch die einfachste Möglichkeit, Black-Scholes in dieser Software auch Code zu schreiben . Black-Scholes Modeling in R Es gibt ein paar Möglichkeiten, Black-Scholes in R zu modellieren. Manche mögen den Befehl function () verwenden, aber ich finde die unten beschriebene Methode einfacher und einfacher. Zuerst müssen wir jede unserer Variablen für die Option, die wir auswerten, S, K, r, t und Sigma definieren. Was ich habe, sind nur Beispiele. Wir haben definierte Zeit bis zur Fälligkeit um einen Monat (oder ein Zwölftel eines Jahres) Für eine höhere Präzision könnte dies auch auf der Grundlage der spezifischen Anzahl von Tagen bis zum Auslaufen (zB 30365) definiert werden. Schließlich definieren wir d1, d2, C, Und P. Das Schreiben von C in einer Zeile des Codes stellt den Wert des Objekts dieses Namens dar. In diesem Fall ist natürlich der Preis der Call-Option, das gleiche gilt für die Ableitung des Preises der Put-Option , P. Schreiben von P auf seine eigene Linie gibt Ihnen das Wertpremium der Put-Option Black-Scholes Modellierung in MATLABOctave Der Code für MATLAB ist ähnlich in der Struktur, was für R verwendet werden kann. Hier definieren wir das Black-Scholes-Modell Mit dem Funktionsbefehl, einschließlich unserer Ausgänge in Klammern, die durch Kommas getrennt sind, gefolgt von unseren Eingaben in Klammern und durch Kommas auf der gegenüberliegenden Seite des Gleichheitszeichens getrennt. Sobald d1, d2, C und P definiert sind, können wir unsere Funktion beenden. Wir können die Formeln ähnlich wie wir sie in R einstellen. Da pnorm () exklusiv für R ist, müssen wir die normcdf () - Funktion verwenden, die die kumulative Normalverteilungsfunktion angibt. Funktion (C, P) BSM (S, K, R, T, Sigma) d1 ((log (SK) (rsigma22) t) (sigmasqrt (t))) d2 d1-sigmasqrt (t) C Snormcdf (d1) Kexp (-rt) normcdf (d2) P Kexp (-rt) normcdf (-d2) - Snormcdf (-d1) Um die Funktion aufzurufen, um unsere Antworten zu erhalten, können wir folgendes in das Befehlsfenster eingeben: C, P BSM (100, 95, 0.05, 112, 0.25) Beachten Sie, dass Sie im Befehlsfenster auch alternative Namen für C und P verwenden können. Zum Beispiel könnten Sie schreiben: Anrufen, BSM setzen (100, 95, 0,05, 112, 0,25) Wenn die Reihenfolge gleich bleibt, wie die Funktion früher geschrieben wurde, werden die richtigen Ausgänge gegeben, auch wenn C und P ganz gegeben sind Lexikalisch irrelevante Namen wie Katze und Hund. Black-Scholes-Modellierung in Excel In Excel wird jeder Eingang innerhalb einer Zelle in der Kalkulationstabelle platziert, wobei die Gleichungen d1, d2, C und P auch in einer beliebigen Zelle platziert sind. Um die kumulative Normalverteilungsfunktion in Excel zu modellieren, verwenden wir die eingebaute NORM. DIST () - Funktion. (In früheren Versionen von Excel heißt es NORMDIST ().) Anders als bei R und MATLAB lasse ich nicht die Formeln auf, die ich für d1, d2, C und P in diesem Artikel verwendet habe, da die Variableneingaben, die ich verwendete, in Begriffen sind Der Zellnamen, in denen sich der Wert befindet (zB D9, G6) in der Excel-Tabelle. Ich kann einfach die Kalkulationstabelle, die ich Ihnen erstellt habe, direkt übermitteln, indem ich sie innerhalb des Links unten teile. Für diejenigen, die mit den Grundlagen der Formeln in Excel vertraut sind, sollte es ziemlich einfach sein. So oder so, alles ist eingerichtet und bereit zu gehen. Fazit Das Black-Scholes-Modell ist eines der genauesten und damit eines der gebräuchlichsten Finanzmodelle für die Bewertung von Call - und Put-Optionen auf einem Basiswert. Es gibt verschiedene Software, auf die diese modelliert werden kann. Excel wird am häufigsten in der Finanzindustrie, während R und MATLAB wird häufiger für diejenigen, die akademische Arbeit, statistische Analyse oder für die Zwecke der Erstellung von Grafiken. Sollten Sie Fragen zum Black-Scholes-Modell haben oder in Bezug auf die Software oder das Modell erstellen, lassen Sie sie bitte unten und ich werde Ihnen in Kürze zurückkommen. Teile das: