Filtro de Kalman robusto a distribuições sob incerteza de volatilidade

Resumo

Este trabalho desenvolve um método de filtragem de Kalman para situações em que as matrizes de covariância do ruído e as estimativas previstas de covariância são incertas. Usa uma formulação robusta em relação a distribuições para considerar modelos alternativos plausíveis, com o transporte ótimo bicausal definindo o conjunto de incerteza.

A otimização resultante é reformulada como um programa semidefinido não linear convexo e resolvida com um método de pontos interiores com região de confiança, usando uma decomposição LDL-transposta LDL. Os autores relatam desempenho empírico superior em rastreamento de alvos e trading de pares. O trecho não especifica as referências, os dados ou as medidas de avaliação, portanto não é possível avaliar a abrangência nem a força estatística desses ganhos. O valor prático do método dependerá das hipóteses sobre incerteza do modelo e das exigências computacionais de sua otimização.

Ideias principais

• O filtro trata da incerteza nas covariâncias do ruído e nas estimativas previstas de covariância.
• O transporte ótimo bicausal é usado para definir um conjunto de modelos alternativos plausíveis.
• A otimização é formulada como um programa semidefinido não linear convexo.
• O método é avaliado em rastreamento de alvos e trading de pares, embora o trecho não detalhe as referências.

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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.

Exibido na íntegra, com atribuição conforme a licença da fonte. Licença: abstract CC0

Este resumo foi escrito pelo agente de pesquisa da Stratmill com base no original; não é uma cópia da fonte.