拓端tecdat|R語言ARIMA-GARCH波動率模型預測股票市場蘋果公司日收益率時間序列
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=23934 原文出處：拓端數據部落公眾號 引言 在本文中，我們將嘗試為蘋果公司的日收益率尋找一個合適的 GARCH 模型。波動率建模需要 ...
原文：R語言使用機器學習算法預測股票市場
quantmod 介紹 quantmod 是一個非常強大的金融分析報, 包含數據抓取,清洗,建模等等功能. . 獲取數據getSymbols 默認是數據源是yahoo 獲取上交所股票為 getSymbols .ss , 深交所為 getSymbols .sz . ss表示上交所, sz表示深交所 . 重命名函數 setSymbolLookup . 股息函數 getDividends . 除息調整函 ...
2017-08-08 22:01 0 2959 推薦指數：
相關推薦
拓端tecdat|基於R語言股票市場收益的統計可視化分析
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=16453 金融市場上最重要的任務之一就是分析各種投資的歷史收益。要執行此分析，我們需要資產的歷史數據。數據提供者很多，有些是免費的，大多數是付費的。在本文中，我們將使用Yahoo金融網站上的數據。 在這篇文章中，我們將： 下載收盤價 ...
R語言代寫： GARCH模型股票交易量的研究道瓊斯股票市場指數
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=6632 我將建立道瓊斯工業平均指數（DJIA）日交易量對數比的ARMA-GARCH模型。 獲取數據 load(file='DowEn ...
通過機器學習的線性回歸算法預測股票走勢（用Python實現）
在本人的新書里，將通過股票案例講述Python知識點，讓大家在學習Python的同時還能掌握相關的股票知識，所謂一舉兩得。這里給出以線性回歸算法預測股票的案例，以此講述通過Python的sklearn庫實現線性回歸預測的技巧。 本文先講以波士頓房價數據為例，講述線性回歸預測 ...
【機器學習與R語言】5-規則學習算法
目錄 1.分類規則原理 1.1 1R單規則算法 1.2 RIPPER算法 2. 規則學習應用示例 1）收集數據 2）探索和准備數據 3）訓練數據 4）評估性能 5）提高性能 6）選擇 ...
機器學習：使用scikit-learn的線性回歸預測Google股票
這是機器學習系列的第一篇文章。 本文將使用Python及scikit-learn的線性回歸預測Google的股票走勢。請千萬別期望這個示例能夠讓你成為股票高手。下面按逐步介紹如何進行實踐。 准備數據 本文使用的數據來自www.quandl.com網站。使用Python相應的quandl庫 ...
機器學習與R語言
此書網上有英文電子版：Machine Learning with R - Second Edition [eBook].pdf（附帶源碼） 評價本書：入門級的好書，介紹了多種機器學習方法，全部用R相關的包實現，案例十分詳實，理論與實例結合。 目錄 第一章 機器學習簡介 第二章 數據 ...
以預測股票漲跌案例入門基於SVM的機器學習
SVM是Support Vector Machine的縮寫，中文叫支持向量機，通過它可以對樣本數據進行分類。以股票為例，SVM能根據若干特征樣本數據，把待預測的目標結果划分成“漲”和”跌”兩種，從而實現預測股票漲跌的效果。 1 通過簡單案例了解SVM的分類作用 在Sklearn ...