随机过程

PYTHON 用几何布朗运动模型和蒙特卡罗MONTE CARLO随机过程模拟股票价格可视化分析耐克NKE|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=27099最近我们被客户要求撰写关于模拟股票价格的研究报告，包括一些图形和统计输出。金融资产/证券已使用多种技术进行建模。该项目的主要目标是使用几何布朗运动模型和蒙特卡罗模拟来模拟股票价格。该模型基于受乘性噪声影响的随机（与确定性相反）变量该项目分两部分完成：第一部分涉及为几何布朗运动编写代码，并检查和验证它是否工作。这是使用Python中的几个函
·2023-01-14 00:01

PYTHON 用几何布朗运动模型和蒙特卡罗MONTE CARLO随机过程模拟股票价格可视化分析耐克NKE|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=27099最近我们被客户要求撰写关于模拟股票价格的研究报告，包括一些图形和统计输出。金融资产/证券已使用多种技术进行建模。该项目的主要目标是使用几何布朗运动模型和蒙特卡罗模拟来模拟股票价格。该模型基于受乘性噪声影响的随机（与确定性相反）变量该项目分两部分完成：第一部分涉及为几何布朗运动编写代码，并检查和验证它是否工作。这是使用Python中的几个函
·2023-01-14 00:30

学习记录八

很多时候将图像噪声看做多维随机过程，因而描述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述，也就是用它的高斯分布函数和概率密度分布函数。图像噪声的产生来自图像获取中的环境条件和传感元器件自身的质量，
玛卡巴卡的大脑袋·2023-01-13 21:15

对自相关函数的理解

(t_{1}t_{2}\right)=E\left[X\left(t_{1}\right)X\left(t_{2}\right)\right]Rx(t1t2)=E[X(t1)X(t2)]其描述的是一个随机过程中两个时刻
suifeng_123123·2023-01-13 09:57

matlab模拟化学反应,Matlab环境下化学反应动力学的MonteCarlo模拟

对一般反应而言，只有少数或极少数分子碰撞时能发生反应［1］.能发生反应的碰撞称为有效碰撞，任一时间点上有效碰撞的机率就反映了该化学反应的动力学情况.从数学的角度来看，这种分子间的碰撞过程就可抽象为一个随机过程
我要WhatYouNeed·2023-01-13 07:15

pytorch固定随机数种子，使实验结果可复现

 有时修改了网络、做了数据预处理、调参等，希望测试下实验结果是否有变化，若不固定随机数种子，那由于神经网络里的一些随机过程和cudnn的优化等问题，会使每次实验结果不一样。
#苦行僧·2023-01-12 17:50

统计学系统学习目录（持续更新中）

根据个人目前学习进度更新，但是前面未完善的内容会逐步更新——2023年1月11日概率论基础矩阵论基础统计学基础回归分析基础凸优化基础随机过程基础随机过程预备知识离散鞅理论随机微分方程时间序列分析基础随机微分方程在时间序列的应用神经网络随机微分方程在时间序列的应用机器学习基础
邓宏宇·2023-01-12 17:11

脑血管图像分割（未完，待补充）

HMM是一个双重随机过程，一个是具有一定状态数的马尔可夫链，这是基本的随机过程，它描述状态的转移；另一个随机过程描述状态和观察值之间的统计对应关系。
liwubin1996·2023-01-12 16:15

强化学习：确定性策略梯度（DDPG）

即：通过一个概率分布函数，来表示每一步的最优策略，在每一步根据该概率分布进行行为采样，获得当前的最佳行为取值；生成行为过程，本质上是一个随机过程；最后学习到的策略也是一个随机策略。使用确定性策略
燕双嘤·2023-01-09 14:02

数学建模-第五章：微分方程方法建模

微分方程简介应用背景动态过程：对象特征会随时间(空间)变化而变化可用于动态过程的建模方法有很多了解机理：微分方程、差分方程、随机过程、模糊过程等掌握数据：数据拟合、统计回归等建立微分/差分方程模型的依据随着时间的变化
夏高木杉·2023-01-09 08:14

格兰杰因果 Granger causality

其数学公式基于随机过程的线性回归模型（Granger1969）。当然也有对非线性情况的扩展，但是这些扩展在实践中通常更难以应用。格兰杰因果关系（或“
weixin_34258078·2023-01-07 11:24

统计 | 时间序列学习笔记

CAPMHMMarketModel有效市场假说二、ARMA1、基本概念2、AR模型3、MA模型3、ARMA模型（所有ppt截图，以及部分代码，来自中财黄白老师的ppt）一、复习Lecture1、21、损失函数与最优一步预测一个随机过程
月公子·2023-01-07 10:40

隐马尔科夫模型HMM

文章目录1.概率与随机过程的区别2.HMM概念3.HMM参数介绍和求解方法4.HMM用法5.其他正文及脚注未提及的参考资料1.概率与随机过程的区别概率是反映随机事件发生的可能
诸神缄默不语·2023-01-06 10:28

图像去噪的原理及实现

一张图像通常会包含很多噪声，很多时候将图像噪声看成是多维随机过程。·噪声来源①图像在拍摄时不够明亮、亮度不够均匀；②电路各元器件自身噪声和相互影响；③传感器长期工作温度过高等。
小白学视觉·2023-01-06 09:40

动态规划维特比算法c语言实现,viterbi算法实现

Markov随机过程具有如下的性质：在任意时刻，从当前状态转
贤睿·2023-01-06 09:22

【概率图与随机过程】02 多元高斯分布：参数特征和几何意义

在上一讲里，我们重新回顾了一元高斯分布，并从这个分布入手，介绍了如何利用极大似然估计的方法对分布的两个参数：均值μ\muμ和方差σ2\sigma^2σ2进行估计，并从估计的有偏性和无偏性这个角度出发，对两个参数的极大似然估计值进行讨论和验证。1.从一元分布到多元分布在这一讲，我们从一元高斯分布过渡到多元高斯分布，我们如何来理解多元高斯分布中的“多”呢？我们记得，在一元高斯分布中，我们是从一组样本X
石 溪·2023-01-05 11:17

php 高斯分布,多元高斯分布完全解析

大量独立同分布的随机变量的均值在做适当标准化之后会依分布收敛于高斯分布,这使得高斯分布具有普适性的建模能力.数学上,当使用高斯分布对贝叶斯推断的似然和先验进行建模时,得到的后验同样为高斯分布,即其具有共轭先验性质.在随机过程理论中
Melo的健身课堂·2023-01-05 11:16

【High 翻天】Higer-order Networks with Battiston Federico （3）

为了考虑其输出的可变性，这些模型通常被指定为随机规则的集合，即随机过程。模型（1）为了更好地描
LibraVan·2023-01-04 19:13

【High 翻天】Higer-order Networks with Battiston Federico （4）

为了考虑其输出的可变性，这些模型通常被指定为随机规则的集合，即随机过程。模型（2）基于上部分介绍的均衡模
LibraVan·2023-01-04 18:40

matlab 窄带高斯过程仿真,噪声干扰信号的Matlab仿真.doc

1003060230指导教师：噪声调幅、调频、调相信号的Matlab仿真一、实验目的通过实验，加深对噪声调幅、调频、调相信号的理解，加深对噪声调幅、调频、调相信号频谱分析的基本思想与实现方法的认识，并掌握Matlab对随机过程的仿真方法与其基本函数和语法的使用
一只丧椒·2023-01-03 17:39

宽带噪声干扰 matlab,噪声干扰信号及Matlab仿真.doc

1003060230指导教师：噪声调幅、调频、调相信号的Matlab仿真实验目的通过实验，加深对噪声调幅、调频、调相信号的理解，加深对噪声调幅、调频、调相信号频谱分析的基本思想与实现方法的认识，并掌握Matlab对随机过程的仿真方法与其基本函数和语法的使用
优游的鱼·2023-01-03 17:39

【通信原理】三、随机过程

目录随机过程的基本概念随机过程的分布函数随机过程的数字特征平稳随机过程平稳随机过程的定义各态历经性平稳过程的自相关函数平稳过程的功率谱密度高斯随机过程定义高斯随机变量平稳随机过程通过线性系统窄带随机过程统计特性正弦波加窄带高斯噪声高斯白噪声和带限白噪声白噪声低通白噪声带通白噪声随机过程的基本概念随机过程是所有样本函数的集合
奈杰Rubia_a·2023-01-03 17:38

SageMath的使用

SageMath的使用，包括矩阵、微分方程和随机过程sage的官方网站是https://www.sagemath.org/Sage和Python紧密相连，正好一并学习。
大芒果神·2023-01-02 15:17

图像处理数学方法

在此期间，借助于随机过程理论，人们建立了图像模型通过概率论以及在此基础上建立的信息论建立了图像编码的框架；线性滤波（维纳滤波、卡尔曼滤波）方法为低层图像处理提供了有力的理论支持；而FFT则被广泛使用在图像
weixin_33717298·2022-12-31 14:08

图像处理数学方法（转）

在此期间，借助于随机过程理论，人们建立了图像模型通过概率论以及在此基础上建立的信息论建立了图像编码的框架；线性滤波（维纳滤波、卡尔曼滤波）方法为低层图像处理提供了有力的理论支持；而FFT则被广泛使用在图像处理的几乎所有分
hitzqb·2022-12-31 14:36

第6节 蒙特卡罗模拟计算欧式期权价格

代码实现6.4计算示例6.5相关说明6.5.1股价变化离散化方式6.5.2期权价格标准差6.5.3离散化点数NNN的选取6.1简介蒙特卡罗模拟蒙特卡罗模拟是一种通过简单的随机抽样来模拟一个随机实验或者随机过程的方法
bifnhlp·2022-12-30 14:02

强化学习（二）：马尔可夫决策过程

2.随机过程一组随机变量如St,St+1,St+2…作为一个整体研究，一组之间有很紧密的过程。随机过程X(t)是一组依赖于实参数t的随机变量，t一般具有时间的含义。
Cai__xukun·2022-12-30 13:02

一、语音识别方法（2）

一、语音识别方法（2）1声学模型1.1隐马尔可夫模型（HMM）在此之前，首先需要明确马尔可夫链：在随机过程中，tnt_ntn时刻的状态xnx_nxn的条件分布，仅与其前一状态xn−1x_{n-1}xn−
Aaaaaki·2022-12-29 15:27

【机器学习概率统计】13 状态转移：初识马尔科夫链

1.回顾两类重要的随机过程在上一小节随机过程的概述中，我们提到过两类非常非常典型且重要的随机过程，一类是：伯努利过程和泊松过程，这一类随机过程是无记忆性的，也就是说未来的状态不依赖于过去的状态：新的“成功
石 溪·2022-12-29 14:04

时间序列数据Correlogram图分析

①Example-purelyrandomdata由纯随机过程生成的时间序列
机器猫001·2022-12-27 21:17

机器学习中的数学：概率图与随机过程

概率图模型导论1.概率图的最基本含义概率图，从字面上理解就是“概率”+“图”，“概率”指的就是概率模型，在前面的博客里，我们介绍了一些非常基础的概率模型，我们发现把概率引入到机器学习的世界里是一件非常自然的事情，这样我们就能够实现对已有的数据进行聚类（例如混合高斯模型），或者对未知的数据进行预判（例如朴素贝叶斯、逻辑回归等），这是机器学习的核心思想。“图”和我们在数据结构中学习过的图是一个意思，它
Zain Lau·2022-12-27 12:22

随机过程之基本概念（二）

本文主要介绍随机过程的一些基本特征描述，例如均值，方差等局部特征，还有n阶概率密度、自相关函数和互相关函数等，这些特征能给出不同随机过程所具有的不同信息的定量描述。
子云的博客·2022-12-27 12:22

机器学习时代，随机过程的数学知识还重要吗？

量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。这是最近在Quora上的一个提问：IsstochasticmathandBrownianmotionstillimportanttoquantitativehedg
普通网友·2022-12-27 12:52

levy过程和布朗运动的关系_随机过程在数据科学和深度学习中有哪些应用？

Theonlysimpletruthisthatthereisnothingsimpleinthiscomplexuniverse.Everythingrelates.Everythingconnects”—JohnnyRich,TheHumanScript介绍机器学习的主要应用之一是对随机过程建模
weixin_39841825·2022-12-27 12:52

伯努利随机过程

伯努利随机过程定义ABernoulliprocessisaniidsequenceofBernoullirandomvariables.这里iid的含义是：Inprobabilitytheoryandstatistics
Xurtle·2022-12-27 12:52

机器学习入门：第九章 随机过程

马尔科夫链看来要从老套路开始了，今天天气不错。昨天的天气如何？昨天的天气跟今天的天气会不会有关系？有什么关系？我们都比较清楚，如果说昨天的是个大晴天，天气是20度，那么今天的天气不太可能是下雪，零下10度。假设每天的天气是一种状态，天气的变化可以看成是，昨天的状态，转移到今天的状态。假设昨天的天气，用向量的方式来表示：[晴，雨]=[1.0,0.0]，表示是晴天，今天的天气[晴，雨]=[1.0,0.
go2coding·2022-12-27 12:22

机器学习系列-随机过程

马尔科夫链隐马尔科夫链维特比算法用隐马尔科夫模型判断词性作者：Datartisan数据工匠链接：https://www.jianshu.com/p/b0f92558b15f
ctrigger·2022-12-27 12:21

机器学习中用到的概率知识_机器学习必备的概率图与随机过程

在机器学习算法的修炼道路中，概率图模型和随机过程对很多同学而言是一个巨大的拦路虎。很多同学会有这样一种感觉：这里面所涉及的模型概念可是真多啊！
jacksonyxu·2022-12-27 12:21

机器学习中的随机过程

1.概述随机过程是处理包含时间以及数据序列的概率模型。比起一般的概率模型，随机过程更强调数据序列间的相关关系、长期均值和边界事件。随机过程是一组依赖于实参数的随机变量，一般具有时间的含义。
scott198510·2022-12-27 12:51

随机过程总结(5)--Markov过程与高斯过程

本文简单总结下Markov过程与高斯过程Markov过程基本定义markov性：下一状态只与当前状态有关。一步转移概率:pij(n)=P(X(n+1)=j∣X(n)=i),P(n)p_{ij}(n)=P(X(n+1)=j\midX(n)=i),P(n)pij(n)=P(X(n+1)=j∣X(n)=i),P(n)，注意pij(n)≥0p_{ij}(n)\geq0pij(n)≥0且对求和是1。齐次马氏
此方家的空腹·2022-12-27 12:51

不相关、独立、正交的区别与联系

1.相关定义说明：随机过程：X(t)和Y(t)互相关函数：Rxy（t1，t2）=E{X（t1）Y（t2）}互协方差函数：Cxy（t1，t2）=E{[X（t1）-Mx(t1)][Y(t2)-My(t2)]
Zlionheart·2022-12-27 03:02

神经网络的数据处理,神经网络数据处理

需要，从事人工智能，需要数学基础：高等数学，线性代数，统计概率数学和随机过程，离散数学，数值分析文案狗。
普通网友·2022-12-26 17:48

r语言确定最优滞后阶数_R时间序列分析（7）平稳性、白噪声和自相关

从模型的角度，一个时间序列可以视为来自某个随机过程的一个样本，而随机过程是一个随机变量的序列。
weixin_39614060·2022-12-26 11:40

贝叶斯滤波与卡尔曼滤波

文章目录第三讲.贝叶斯滤波的三大概率第四讲.连续随机变量的贝叶斯公式第六讲.随机过程的贝叶斯滤波KF那五个公式引出贝叶斯滤波基于哪些假设，分为几个步骤通过状态方程和观测方程如何递推贝叶斯滤波总结以及针对缺点如何改进第三讲
ryontang·2022-12-26 00:18

【课程整理】随机系统期末整理

文章目录1概率论部分(1-4)概率空间随机变量概率分布随机变量的函数仍然是随机变量条件期望2随机过程(5-7)随机过程Martingale停时马尔科夫链3参数估计(8-10)参数估计问题充分统计量贝叶斯估计非随机估计部分思维导图如下
ALL 2 WELL·2022-12-25 19:46

HMM隐马尔科夫模型及股票预测

马尔科夫链，因安德烈·马尔科夫得名，是指数学中具有马尔科夫性质的离散事件的随机过程。在给定当前知识或信息的情况下，过去对于预测未来是无关的。
kooerr·2022-12-25 03:32

m基于EM参数估计的Gamma随机过程电池剩余寿命预测matlab仿真

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述近年来，为了应对传统化石燃料枯竭和环境恶化，锂离子电池在新能源汽车和电网储能等领域取得了广泛应用。然而，锂离子电池在使用过程中的性能衰减是关键技术难点，制约了电池的剩余使用寿命（Remainingusefullife,RUL）。锂离子电池是一个复杂的电化学系统，在工作过程中会产生SEI膜增长、析锂和电解液氧化等
我爱C编程·2022-12-24 13:02

机器学习中的独立同分布（I.I.D.）假设

随机过程简介随机过程的本质有两个要点：一是随机，随机说明任何时候结果都存在不确定性，即分布函数（或者概率密度函数）二是过程，过程体现的是时间；在时间t时，随机变量服从某一分布，另一时刻随机变量服从某一分布
TheWindOfJune·2022-12-24 07:32

【图像去噪】基于隐马尔可夫模型实现图像去噪处理附matlab代码

1内容介绍隐马尔可夫模型(HMM)是一种用参数表示的用于描述随机过程统计特性的概率模型，由马尔可夫链演变而来。
普通网友·2022-12-23 19:37

CRF模型详解

TRANSFORMER+CRF等模型,逐步亮相,并在这些标注场景,效果有显著的提升.下面是我学习CRF的学心总结,看了多篇知乎,paper,和CRF++的实现代码后,终于有了深刻的理解.基础概念首先,一起看一下随机过程
phoenix-bai·2022-12-23 18:46
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