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。波動率建模需要兩個主要步驟。 指定一個均值方程(例如 ARMA,AR,MA,ARIMA 等)。 建立 ...
原文鏈接:http: tecdat.cn p 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 DowEnvironment.RData 日交易量 每日交易量內發生的 變化。 plot dj vol 首先,我們驗證具有常數均值的線性回歸在統計上是顯着的。 在休息時間 時達到最小BIC。 以下是道瓊斯日均交易量與水平變化 紅線 。 sum ...
2019-05-24 17:49 0 442 推薦指數:
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。波動率建模需要兩個主要步驟。 指定一個均值方程(例如 ARMA,AR,MA,ARIMA 等)。 建立 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=24407 原文出處:拓端數據部落公眾號 這篇文章討論了自回歸綜合移動平均模型 (ARIMA) 和自回歸條件異方差模型 (GARCH) 及其在股票市場預測中的應用。 介紹 一個 ARMA (AutoRegressive-Moving ...
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 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=24211 原文出處:拓端數據部落公眾號 描述 使用 garch 指定一個單變量GARCH(廣義自回歸條件異方差)模型。 garch 模型的關鍵參數包括: GARCH 多項式,由滯后條件方差組成。階數用P表示 ...
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 ...
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. 1. 獲取數據 getSymbols 默認是數據源是yahoo 獲取上交所股票為 getSymbols("600030.ss"), 深交所為 getSymbols ...
“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 ...
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 ...