原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=23882 原文出處:拓端數據部落公眾號 摘要 隨機波動率(SV)模型是常用於股票價格建模的一系列模型。在所有的SV模型中,波動率都被看作是一個隨機的時間序列。然而,從基本原理和參數布局的角度來看,SV模型之間仍有很大的不同。因此,為一組給定 ...
原文 :http: tecdat.cn p 這次,我們將使用k Shape時間序列聚類方法檢查與我們有業務關系的公司的股票收益率的時間序列。 執行環境如下。 R: . . 企業對企業交易和股票價格 在本研究中,我們將研究具有交易關系的公司的價格變化率的時間序列的相似性,而不是網絡結構的分析。由於特定客戶的銷售額與供應商公司的銷售額之比較大,當客戶公司的股票價格發生變化時,對供應商公司股票價格的反 ...
2019-04-23 16:51 0 1074 推薦指數:
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=23882 原文出處:拓端數據部落公眾號 摘要 隨機波動率(SV)模型是常用於股票價格建模的一系列模型。在所有的SV模型中,波動率都被看作是一個隨機的時間序列。然而,從基本原理和參數布局的角度來看,SV模型之間仍有很大的不同。因此,為一組給定 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=24057 原文出處:拓端數據部落公眾號 1.概要 本文的目標是使用各種預測模型預測Google的未來股價,然后分析各種模型。Google股票數據集是使用R中的Quantmod軟件包從Yahoo Finance獲得的。 2.簡介 預測 ...
原文:http://tecdat.cn/?p=4516 線性回歸在整個財務中廣泛應用於眾多應用程序中。在之前的教程中,我們使用普通最小二乘法(OLS)計算了公司的beta與相對索引的比較。現在,我們將使用線性回歸來估計股票價格。 線性回歸是一種用於模擬因變量(y)和自變量(x)之間關系 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=18310 為了找出影響價格波動的主要因素,我們使用逐步回歸法來剔除一些對於應變量即價格影響很小的自變量剔除出我們的模型,我們分別把WTI Price Field 等自變量的名稱改為x1,x2……,最后的突發事件需要用到啞變量,啞變量 ...
# Author llll # coding=utf-8# ---描述# 完成股票 價格查詢和展示# 不直接根據網頁進行爬蟲獲取股票價格,而是通過已有組件查詢股票價格,並保存到csv文件或者excel文件# Tushare是一個免費、開源的python財經數據接口包。主要實現對股票等金融數據 ...
股票價格復權計算分為以下步驟: 一、公共計算①計算每個交易日的除權價;除權價=(前一日收盤價+配股價X配股比率-每股派息)/(1+配股比率+送股比率)②計算每個交易日的除權因子;除權因子=前一日收盤價/除權價 二、向前復權 向前復權,即以起始日期的實際交易價格開始,依序往最近日期復權計算 ...
時間序列:可以用來預測未來的參數, 1.生成時間序列對象 結論:手動生成的時序圖 2.簡單移動平均 案例:尼羅河流量和年份的關系 結論:隨着K值的增大,圖像越來越平滑我們需要找到最能反映規律的K值 3.使用stl做季節性分解 案例 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=6454 聚類方法用於識別從營銷,生物醫學和地理空間等領域收集的多變量數據集中的相似對象。它們是不同類型的聚類方法,包括: 划分方法 分層聚類 模糊聚類 基於密度的聚類 基於模型的聚類 數據 ...