Průběžné odhadování modelů závislostí diskrétních veličin na spojitých s aplikací na obchodování s futures

Abstract

This bachelor thesis deals with recursive estimation of a dependence of the models with discrete variables on variables that are either discretely or continuously distributed. To this purpose Bayes formula, described in the first chapter, is used, to which an additional assumption of conditional independence is added so that it can be used dynamically. The second chapter describes an approximation algorithm, which is used for recursive approximation of the density of random variable that has been estimated by the Bayesian equation. The third chapter deals with the application of the whole model on a special form of logistic regression. Results are shown on the examples using simulated data. At last, the model along with approximation algorithm is applied on a trading with futures. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

Tato práce se zaobírá průběžným odhadováním závislosti modelů dis krétních veličin na náhodných veličinách, které mají diskrétní nebo spojité rozdělení. Využívá se na to Bayesův vzorec, popsaný v první kapitole, kde je přidaný předpoklad podmíněné nezávislosti, aby jej bylo možné používat dynamicky. Ve druhé kapitole je následně popsán aproximační algoritmus, pomocí kterého se průběžně aproximuje bayesovsky odhadnutá hustota náhodné veličiny. Celý tento postup je aplikován na speciální tvar modelu logistické regrese, popsaný ve třetí kapitole. Výsledek je dále ukázán na příkladech se simulovanými daty. Nakonec je model spolu s aproximačním mechanismem vyskoušen aplikovat na obchodování s futures. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)