由偏斜初始结构反推全球基金存活率
最初发行时,regional 基金的数量是 global 基金的两倍。如今仍然存活的 regional 基金和 global 基金都各有 18 只。若 regional 基金的存活率是 45%,那么 global 基金的存活率是多少?
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English questions最初发行时,regional 基金的数量是 global 基金的两倍。如今仍然存活的 regional 基金和 global 基金都各有 18 只。若 regional 基金的存活率是 45%,那么 global 基金的存活率是多少?
打开 →为什么一个在 dt 上局部无风险的组合,并不自动意味着它在整个期权生命周期里都是全局无风险的?
打开 →为什么一个市场整体上不完备,却仍可能对某个特定索赔给出唯一无套利价格?
打开 →为什么在触发裁剪时,全局范数裁剪只会改变梯度向量的大小,而不会改变它的方向?
打开 →请给出一个原因,说明在非凸问题里只解 KKT 方程为什么可能找不到全局最优。
打开 →一个预测问题原本只依赖短局部模式,但产品改版后,标签现在要看序列前四分之一和后四分之一信息是否匹配。哪类架构应当在备选排序中上升?
打开 →某个研究模型有一个局部非凸的四次近似,风控想找出最小的 ridge,使其在全局范围内恢复凸性。 某个局部 PnL 模型为 h(q)=q^4-6q^2+lambda q^2。使 h 在全局上凸的最小 lambda 是多少?
打开 →如果某个节点里的每个样本权重都同时乘上同一个常数 c>0,那么每个候选切分的加权纯度下降会如何变化?
打开 →某个梯度向量 g 的范数 ||g|| 大于裁剪阈值 c。请推导标准全局范数裁剪后的梯度。
打开 →梯度向量 g=(6,8),其范数为 10。若裁剪阈值是 5,裁剪后得到什么梯度?
打开 →参数向量当前为 w_t=(3,4)。其梯度是 g=(6,8),范数为 10。先做阈值为 5 的全局范数裁剪,再做学习率 eta=0.1、lambda=0.1 的解耦权重衰减更新。新的参数向量是多少?
打开 →某个局部近似更偏非凸,因此修复参数也必须相应上升。 某个局部 PnL 模型为 h(q)=q^4-10q^2+lambda q^2。使 h 在全局上凸的最小 lambda 是多少?
打开 →某交易台在 20 个彼此独立的事件桶上统一使用 0.0045 的单桶阈值。这样对应的整体族误报概率是多少?
打开 →一个序列问题大部分时候只有局部结构,但有一小部分标签会因为相隔数百步的位置之间的相互作用而翻转,而漏掉这类依赖的代价非常高。你更该偏向哪类架构?
打开 →你测试了 40 个彼此独立的纯噪声策略。只有先通过显著性水平为 1/20 的样本内筛选,再通过显著性水平为 1/10 的第二道独立验证,策略才会被上线。在总体原假设成立时,至少有一个噪声策略仍被上线的概率是多少?
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