拓端tecdat|R语言ARIMA-GARCH波动率模型预测股票市场苹果公司日收益率时间序列
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原文：拓端tecdat:Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列
原文链接： http: tecdat.cn p 原文出处：拓端数据部落公众号 前言 在量化金融中，我学习了各种时间序列分析技术以及如何使用它们。 通过发展我们的时间序列分析 TSA 方法组合，我们能够更好地了解已经发生的事情，并对未来做出更好 更有利的预测。示例应用包括预测未来资产收益 未来相关性 协方差和未来波动性。 在我们开始之前，让我们导入我们的Python库。 import pandas ...
2021-11-01 16:39 0 903 推荐指数：
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=24407 原文出处：拓端数据部落公众号 这篇文章讨论了自回归综合移动平均模型 (ARIMA) 和自回归条件异方差模型 (GARCH) 及其在股票市场预测中的应用。 介绍 一个 ARMA (AutoRegressive-Moving ...
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