原文:拓端tecdat:Python金融時間序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市場預測應用

原文鏈接:http: tecdat.cn p 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 Average 有兩部分,AR p 部分和MA q 部分,表示如下 其中 L 是滯后算子, i 是白噪聲。它可以通過Box Jenkins me ...

2021-12-16 16:57 0 135 推薦指數:

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tecdat:PythonARIMAGARCH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: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
tecdat|R語言時間序列ARIMA / GARCH模型的交易策略在外匯市場預測應用

原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=17622 最近,我們繼續對時間序列建模進行探索,研究時間序列模型的自回歸和條件異方差族。我們想了解自回歸移動平均值(ARIMA)和廣義自回歸條件異方差(GARCH模型。它們在量化金融文獻中經常被引用。 接下來是我對這些模型的理解 ...

Wed Nov 04 20:09:00 CST 2020 0 633
數據tecdatPython | ARIMA時間序列模型預測航空公司的乘客數量

原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=20742 時間序列 被定義為一系列按時間順序索引的數據點。時間順序可以是每天,每月或每年。 以下是一個時間序列示例,該示例說明了從1949年到1960年每月航空公司的乘客數量。 時間序列預測 時間序列預測是使用統計模型 ...

Wed Mar 03 23:03:00 CST 2021 0 338
tecdat|python3用ARIMA模型進行時間序列預測

原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=12260 ARIMA模型是一種流行的且廣泛使用的用於時間序列預測的統計方法。 ARIMA是首字母縮寫詞,代表自動回歸移動平均。它是一類模型,可在時間序列數據中捕獲一組不同的標准時間結構。 在本教程中,您將發現如何使用Python開發用於 ...

Thu Apr 23 00:41:00 CST 2020 0 2502
tecdat|R語言ARIMA集成模型預測時間序列分析

本文我們使用4個時間序列模型對每周的溫度序列建模。第一個是通過auto.arima獲得的,然后兩個是SARIMA模型,最后一個是Buys-Ballot方法。 我們使用以下數據 k=620n=nrow(elec)futu=(k+1):ny=electricite$Load[1:k]plot(y ...

Fri Nov 12 01:13:00 CST 2021 0 119
tecdat|R語言模擬和預測ARIMA模型、隨機游走模型RW時間序列趨勢可視化

原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=25122 原文出處:數據部落公眾號 當一個序列遵循隨機游走模型時,就說它是非平穩的。我們可以通過對時間序列進行一階差分來對其進行平穩化,這將產生一個平穩序列,即零均值白噪聲序列。例如,股票的股價遵循隨機游走模型,收益序列(價格序列 ...

Fri Feb 04 21:35:00 CST 2022 0 774
 
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