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Dans cours

FIN-525: Financial big data

The course introduces modern methods to acquire, clean, and analyze large quantities of financial data efficiently. The second part expands on how to apply these techniques and robust statistics to financial analysis, in particular to intraday data and inv ...

Description

Cette séance de cours explore les complexités de la sélection des stratégies en finance, en mettant l'accent sur les défis de la surcharge de choix et l'importance de l'évaluation de la performance de la stratégie. Les sujets abordés comprennent l'illusion du contrôle, les méthodes de sélection de la stratégie, le théorème du déjeuner sans frais et l'importance des portefeuilles de stratégies. L'instructeur explore le concept d'élan stratégique, le processus d'apprentissage pour la sélection de la stratégie et l'évaluation de la performance de la stratégie à travers des tests statistiques. En outre, la séance de cours couvre l'application du taux de fausse découverte et du taux d'erreur familial dans les tests de stratégie, ainsi que l'utilisation de techniques de réduction de dimension telles que l'APC et les projections aléatoires en finance.

Enseignant·e

Damien Challet

Enseignement et PhD Cours Financial big data FIN-525 La première partie du cours introduit des méthodes modernes pour acquérir, nettoyer et analyser de grandes quantités de données financières de façon efficace. La deuxième partie applique ces techniques à l'analyse financière, en particulier aux données intraday et aux stratégies d'investissement

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Inférence statistique: Test statistique

Concepts associés (32)

Family-wise error rate

In statistics, family-wise error rate (FWER) is the probability of making one or more false discoveries, or type I errors when performing multiple hypotheses tests. John Tukey developed in 1953 the concept of a familywise error rate as the probability of making a Type I error among a specified group, or "family," of tests. Ryan (1959) proposed the related concept of an experimentwise error rate, which is the probability of making a Type I error in a given experiment.

False positive rate

In statistics, when performing multiple comparisons, a false positive ratio (also known as fall-out or false alarm ratio) is the probability of falsely rejecting the null hypothesis for a particular test. The false positive rate is calculated as the ratio between the number of negative events wrongly categorized as positive (false positives) and the total number of actual negative events (regardless of classification). The false positive rate (or "false alarm rate") usually refers to the expectancy of the false positive ratio.

Test statistique

En statistiques, un test, ou test d'hypothèse, est une procédure de décision entre deux hypothèses. Il s'agit d'une démarche consistant à rejeter ou à ne pas rejeter une hypothèse statistique, appelée hypothèse nulle, en fonction d'un échantillon de données. Il s'agit de statistique inférentielle : à partir de calculs réalisés sur des données observées, on émet des conclusions sur la population, en leur rattachant des risques d'être erronées. Hypothèse nulle L'hypothèse nulle notée H est celle que l'on considère vraie a priori.

Statistique de test

En statistique, une statistique de test - aussi appelée variable de décision - est une variable aléatoire construite à partir d'un échantillon statistique permettant de formuler une règle de décision pour un test statistique. Cette statistique n'est pas unique, ce qui permet de construire différentes règles de décision et de les comparer à l'aide de la notion de puissance statistique. Il est impératif de connaitre sa loi de probabilité lorsque l'hypothèse nulle est vraie. Sa loi sous l'hypothèse alternative est souvent inconnue.

Signification statistique

vignette|statistique En statistiques, le résultat d'études qui portent sur des échantillons de population est dit statistiquement significatif lorsqu'il semble exprimer de façon fiable un fait auquel on s'intéresse, par exemple la différence entre 2 groupes ou une corrélation entre 2 données. Dit autrement, il est alors très peu probable que ce résultat apparent soit en fait trompeur s'il n'est pas dû, par exemple, à un , trop petit ou autrement non représentatif (surtout si la population est très diverse).

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Séances de cours associées (64)

Essais d'hypothèses : aperçu statistique

Fournit un aperçu des tests d'hypothèses, des valeurs p, des tests Wald et des statistiques non paramétriques.

Essais d'hypothèse en statistique

Déplacez-vous dans les tests d'hypothèses, couvrant les statistiques d'essais, les régions critiques, les fonctions de puissance, les valeurs p, les tests multiples et les statistiques non paramétriques.

Problème de tests multiples

Explore les défis que posent les essais multiples dans l'analyse des données génomiques, y compris le contrôle des taux d'erreur, les valeurs de p ajustées, les tests de permutation et les pièges dans les essais d'hypothèses.

GLM: Essai d'hypothèse statistique

Explore les tests d'hypothèses statistiques, les types d'erreurs, le seuil et les comparaisons multiples dans GLM.

Analyse des composantes principales : compréhension de la structure des données

Explore l'analyse des composantes principales, la réduction de la dimensionnalité, l'évaluation de la qualité des données et le contrôle du taux d'erreur.

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Concepts associés (32)

Family-wise error rate

False positive rate

Test statistique

Statistique de test

Signification statistique

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