原文:R語言代寫使用ARIMA模型預測股票收益

預測非常困難,特別是關於未來 。丹麥物理學家尼爾斯 波爾 Neils Bohr 很多人都會看到這句名言。預測是這篇博文的主題。在這篇文章中,我們將介紹流行的ARIMA預測模型,以預測庫存的回報,並演示使用R編程的ARIMA建模的逐步過程。 時間序列中的預測模型是什么 預測涉及使用其歷史數據點預測變量的值,或者還可以涉及在給定另一個變量的值的變化的情況下預測一個變量的變化。預測方法主要分為定性預測 ...

2018-09-11 16:32 0 1622 推薦指數:

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R語言代寫使用LASSO回歸預測股票收益

原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=4228 ​ 使用LASSO預測收益 1.示例 只要有金融經濟學家,金融經濟學家一直在尋找能夠預測股票收益的變量。對於最近的一些例子,想想Jegadeesh和Titman(1993),它表明股票的當前收益是由前幾個月的股票收益預測 ...

Wed Sep 12 00:31:00 CST 2018 0 1879
R語言ARIMA模型預測

R通過RODBC連接數據庫 stats包中的st函數建立時間序列 funitRoot包中的unitrootTest函數檢驗單位根 forecast包中的函數進行預測 差分用timeSeries包中diff stats包中的acf和pacf處理自相關和偏自相關stats包中的arima函數模型 ...

Sun Sep 10 03:49:00 CST 2017 0 2581
基於R語言ARIMA模型

A IMA模型是一種著名的時間序列預測方法,主要是指將非平穩時間序列轉化為平穩時間序列,然后將因變量僅對它的滯后值以及隨機誤差項的現值和滯后值進行回歸所建立的模型ARIMA模型根據原序列是否平穩以及回歸中所含部分的不同,包括移動平均過程(MA)、自回歸過程(AR)、自回歸移動平均過程(ARMA ...

Thu Feb 09 09:22:00 CST 2017 1 29049
拓端tecdat:Python 用ARIMA、GARCH模型預測分析股票市場收益率時間序列

原文鏈接: http://tecdat.cn/?p=24092 原文出處:拓端數據部落公眾號 前言 在量化金融中,我學習了各種時間序列分析技術以及如何使用它們。 通過發展我們的時間序列分析 (TSA) 方法組合,我們能夠更好地了解已經發生的事情,並對未來做出更好、更有利的預測。示例應用 ...

Tue Nov 02 00:39:00 CST 2021 0 903
R語言代寫如何使用排隊論預測等待時間?

原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=4698 介紹 顧名思義,排隊論是對用於預測隊列長度和等待時間的長等待線的研究。這是一種流行的理論,主要用於運營,零售分析領域。 到目前為止,我們已經解決了傳入呼叫量和呼叫持續時間事先已知的情況。在現實世界中,情況並非如此。在現實世界中 ...

Wed Dec 12 23:49:00 CST 2018 0 653
 
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