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अस्थिरता अनिश्चितता में वितरणात्मक रूप से मज़बूत Kalman फ़िल्टरिंग

लेख arXiv papers · लेखक: Bingyan Han
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सारांश

यह कार्य उन परिस्थितियों के लिए Kalman फ़िल्टरिंग विधि विकसित करता है जहाँ शोर सहप्रसरण मैट्रिक्स और अनुमानित सहप्रसरण के आकलन अनिश्चित होते हैं। संभावित वैकल्पिक मॉडलों को ध्यान में रखने के लिए यह वितरणात्मक रूप से मज़बूत निरूपण का उपयोग करता है, जिसमें द्विकारणात्मक इष्टतम परिवहन अनिश्चितता-समुच्चय को परिभाषित करता है।

परिणामी अनुकूलन को उत्तल गैर-रैखिक अर्ध-निश्चित प्रोग्राम के रूप में पुनर्निरूपित किया जाता है और LDL-ट्रांसपोज़ अपघटन का उपयोग करने वाली ट्रस्ट-क्षेत्र आंतरिक-बिंदु विधि से हल किया जाता है। लेखक लक्ष्य-अनुसरण और युग्म ट्रेडिंग में अनुभवजन्य रूप से बेहतर प्रदर्शन की रिपोर्ट करते हैं। अंश में बेंचमार्क, डेटा या मूल्यांकन माप नहीं दिए गए हैं, इसलिए लाभों की व्यापकता या सांख्यिकीय मज़बूती का आकलन संभव नहीं है। इस विधि का व्यावहारिक मूल्य मॉडल अनिश्चितता संबंधी मान्यताओं और अनुकूलन की संगणकीय माँगों पर निर्भर करेगा।

मुख्य विचार

  • फ़िल्टर शोर सहप्रसरण और अनुमानित सहप्रसरण आकलनों में अनिश्चितता को संबोधित करता है।
  • संभावित वैकल्पिक मॉडलों का समुच्चय परिभाषित करने के लिए द्विकारणात्मक इष्टतम परिवहन का उपयोग होता है।
  • अनुकूलन को उत्तल गैर-रैखिक अर्ध-निश्चित प्रोग्राम के रूप में रखा गया है।
  • विधि का मूल्यांकन लक्ष्य-अनुसरण और युग्म ट्रेडिंग में किया गया है, हालाँकि अंश बेंचमार्क का विवरण नहीं देता।

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# Distributionally robust Kalman filtering with volatility uncertainty


# Distributionally robust Kalman filtering with volatility uncertainty









This work presents a distributionally robust Kalman filter to address uncertainties in noise covariance matrices and predicted covariance estimates. We adopt a distributionally robust formulation using bicausal optimal transport to characterize a set of plausible alternative models. The optimization problem is transformed into a convex nonlinear semi-definite programming problem and solved using the trust-region interior point method with the aid of $LDL^\top$ decomposition. The empirical outperformance is demonstrated through target tracking and pairs trading.

स्रोत के लाइसेंस के तहत श्रेय सहित पूरा पाठ दिखाया गया है। लाइसेंस: abstract CC0

यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।