Category Archives: 金融

R语言回测交易：根据历史信号/交易创建股票收益曲线

By tecdat9月 16, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 金融交易, 历史信号, 回测, 收益, 股票, 股票收益

本文介绍如何根据历史信号/交易制作股票曲线。

Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化

By tecdat9月 6, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融LSTM, python, TensorFlow, 可视化, 市场, 指数移动平均, 指数移动平均法, 神经网络, 股票, 股票市场, 长短期记忆, 长短期记忆神经网络

本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测。

python中的copula：Frank、Clayton和Gumbel copula模型估计与可视化

By tecdat9月 1, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融Clayton, copula, Frank, Gumbel, python, 可视化

简单地说，copulas是具有均匀边际的联合分布函数。

R语言逻辑回归Logistic回归分析预测股票涨跌

By tecdat8月 17, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术, 金融Logistic, 回归, 股票, 逻辑回归, 预测

本文回答了关于逻辑回归的问题：它与线性回归有什么不同，如何在R中用glm()函数拟合和评估这些模型等等？

R语言多元动态条件相关DCC-MVGARCH、常相关CCC-MVGARCH模型进行多变量股市波动率预测

By tecdat8月 4, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 金融CCC, CCC-MVGARCH, DCC, DCC-MVGARCH, GARCH, MVGARCH, 动态条件相关, 多元, 多变量, 常相关, 波动率, 股市

当从单变量波动率预测跳到多变量波动率预测时，我们需要明白，现在不仅要预测单变量波动率元素，还要预测协方差元素。

R语言时变波动率和ARCH，GARCH，GARCH-in-mean模型分析股市收益率时间序列

By tecdat7月 27, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融ARCH, GARCH, 收益率, 时间序列, 波动率

自回归条件异方差（ARCH）模型涉及具有时变异方差的时间序列，其中方差是以特定时间点的现有信息为条件的。

R语言资产配置策略量化模型：改进的移动平均线策略动态回测

By tecdat7月 21, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 金融动态, 回测, 改进, 移动平均线, 策略, 资产配置策略, 量化

定量战术资产配置策略（QATAA）模型是使用10个月的移动平均线作为过滤器。

R语言量化：合成波动率指数移动平均策略分析标准普尔500波动率指数(VIX)

By tecdat7月 21, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 金融VIX, 标准普尔, 波动率, 移动平均, 移动平均策略, 量化

本文目标是创建合成波动率指数

R语言优化交易系统：用平行坐标图可视化系统参数优化结果

By tecdat7月 9, 2021可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 经济, 金融交易, 交易系统, 优化, 参数, 可视化, 平行坐标图, 系统

在交互式平行坐标图中，有一个很好的htmlwidgets的例子。 WeChat Tencent QQ emai

R语言有状态依赖强度的非线性、多变量跳跃扩散过程模型似然推断分析股票价格波动

By tecdat7月 8, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融价格, 价格波动, 似然, 多变量, 推断, 波动, 状态依赖, 股票, 跳跃, 跳跃扩散, 跳跃扩散过程, 非线性

跳跃扩散过程为连续演化过程中的偏差提供了一种建模手段。

Python蒙特卡罗（Monte Carlo）模拟计算投资组合的风险价值（VaR）

By tecdat6月 25, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术, 金融Carlo, Monte, Monte Carlo, VaR, 投资, 投资组合, 模拟, 组合, 蒙特卡洛, 风险价值

VaR是 “风险价值 “的缩写，是许多公司和银行用来确定其公司内部金融风险水平的工具。风险值是为公司的投资而计算的，也可能是为检查银行或公司所管理的投资组合的风险水平。

Python风险价值计算投资组合VaR（Value at Risk ）、期望损失ES（Expected Shortfall）

By tecdat6月 16, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 金融ES, Expected shortfall, Value at Risk, VaR, 投资, 投资组合, 期望损失, 风险, 风险价值

Python计算获得多资产投资组合的风险度量。

R语言乘法GARCH模型对高频交易数据进行波动性预测

By tecdat6月 4, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 金融GARCH, 乘法, 交易, 波动, 波动性, 预测, 高频, 高频交易, 高频交易数据

虽然我对高频噪音中出现信号的有效性有一些怀疑，但我还是决定使用GARCH模型研究一下收益率的统计模型。与每日和较低频率的收益不同，日内高频数据有某些特殊的特点，使得使用标准的建模方法是无效的。

Python用时变马尔可夫区制转换（Markov regime switching）自回归模型分析经济时间序列

By tecdat5月 28, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术, 金融Markov, Markov regime switching, 区制, 区制转换, 时变, 时间序列, 经济, 自回归, 马尔, 马尔可夫, 马尔可夫区制转换

本文提供了一个在统计模型中使用马可夫转换模型模型的例子，来复现Kim和Nelson（1999）中提出的一些结果。

Python随机波动率(SV)模型对标普500指数时间序列波动性预测

By tecdat5月 21, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融SV, 时间序列, 标普500指数, 波动性, 波动率, 随机波动率, 预测

资产价格具有随时间变化的波动性（逐日收益率的方差）。

R语言经济学：动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)预测原油价格时间序列

By tecdat5月 11, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术, 金融DMA, DMS, 动态模型平均, 动态模型选择, 原油, 时间序列, 经济, 预测

简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进行比较。希望对经济和金融领域的从业人员和研究人员有用。

R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率

By tecdat4月 29, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 金融GARCH, 时间序列, 波动率, 股市

在这篇文章中，我们将学习一种在价格序列中建立波动性模型的标准方法，即广义自回归条件异方差（GARCH）模型。

R语言用Copulas模型的尾部相依性分析损失赔偿费用

By tecdat4月 16, 2021保险, 大数据部落, 数理统计, 经济, 金融copula, Copulas, 尾部相依性, 损失, 相依性, 赔偿

两个随机变量之间的相依性问题备受关注,相依性(dependence)是反映两个随机变量之间关联程度的一个概念。

R语言改进的股票配对交易策略分析SPY-TLT组合和中国股市投资组合

By tecdat4月 8, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 金融交易策略, 投资, 投资组合, 股市, 股票, 配对交易策略

相信大家都听说过股票和债券的多元化投资组合。

R语言极值理论EVT：基于GPD模型的火灾损失分布分析

By tecdat3月 16, 2021数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融EVT, GPD, R语言, 损失, 损失分布, 极值理论

极值理论关注风险损失分布的尾部特征,通常用来分析概率罕见的事件,它可以依靠少量样本数据,在总体分布未知的情况下,得到总体分布中极值的变化情况,具有超越样本数据的估计能力。

Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测

By tecdat3月 2, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术, 金融EGARCH, GARCH, GJR-GARCH, python, 模拟, 股价, 股市, 蒙特卡洛, 预测

预测股价已经受到了投资者，政府，企业和学者广泛的关注。然而，数据的非线性和非平稳性使得开发预测模型成为一项复杂而具有挑战性的任务。

R语言Fama-French三因子模型实际应用：优化投资组合

By tecdat2月 19, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 金融Fama-French, R语言, 三因子模型, 优化, 因子模型, 市场, 应用, 投资, 投资组合, 股市, 股票

本文将说明金融数学中的R 语言优化投资组合，因子模型的实现和使用。

R语言基于线性回归的资本资产定价模型（CAPM）

By tecdat2月 10, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 金融CAPM, R语言, 回归, 线性回归, 资本资产定价模型

资本资产定价模型（CAPM）是用于确定是否在一个特定资产的投资是值得的。

R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模

By tecdat2月 9, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 金融ARMA, ETS, EWMA, GARCH, R语言, SV, 文章标签： R语言混合时间预测时间序列点估计, 时间序列, 模型, 金融, 随机波动率

本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型，特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型。

R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVM

By tecdat2月 2, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术, 金融RSI, R语言, svm, 交易, 支持向量机, 策略, 量化, 量化交易

机器学习算法可用于找到最佳值来交易您的指标。

R语言Copula函数股市相关性建模：模拟Random Walk(随机游走)

By tecdat1月 26, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 金融copula, Random Walk, R语言, 模拟, 相关性, 股市, 随机游走

在引入copula时，大家普遍认为copula很有趣，因为它们允许分别对边缘分布和相依结构进行建模。

R语言股票市场指数：ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析

By tecdat1月 19, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 金融ARMA, GARCH, R语言, 对数收益率, 市场, 探索性分析, 收益率, 数据, 股票, 股票市场

本文将分析2007-2018年的工业指数（DJIA）。工业指数（DIJA）是一个股市指数，表明位于30家大型上市公司的价值。

R语言资产配置: 季度战术资产配置策略研究

By tecdat1月 15, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 金融ETF, R语言, TAA, 战术资产配置, 策略, 资产配置

有人已经表示有必要在战术资产配置（Tactical Asset Allocation, 简称TAA）策略中使用共同基金而不是ETF。

R语言HAR和HEAVY模型分析高频金融数据波动率

By tecdat1月 12, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 金融HAR, HEAVY, R语言, 模型, 波动率, 波动率建模, 高频金融数据

WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Coin Ge撰写为了在

R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险

By tecdat1月 11, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 金融AR, GARCH, R语言, 多元, 市场, 模型, 风险

本文分析将用于制定管理客户和供应商关系的策略准则。 WeChat Tencent QQ emai

R语言分位数回归预测筛选有上升潜力的股票

By tecdat1月 5, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术, 金融R语言, 分位数, 分位数回归, 回归, 股票

现在，分位数回归已被确立为重要的计量经济学工具。

R语言中的时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格

By tecdat12月 29, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 金融ARCH, arima, GARCH, R语言, 价格, 时间序列, 模型, 股票

时间序列分析是统计学中的一个主要分支，主要侧重于分析数据集以研究数据的特征并提取有意义的统计信息来预测序列的未来值。时序分析有两种方法，即频域和时域。

R语言动量交易策略分析调整后股市数据

By tecdat12月 22, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 金融R语言, 交易策略, 动量交易, 股市

用于动量策略中所谓的动量（Momentum），是指某一对象所具有的一种倾向于保持其原有属性或特征的性质，也可以简单理解成一种惰性（Inertia）。

Excel中计算票面利率Coupon Rate

By tecdat12月 16, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 金融Coupon Rate, excel, 票面利率

票息率公式用于计算债券的票息率，根据该公式，债券的票息率将通过将年度票息支付总额除以债券的票面价值，然后乘以 100得出结果。

R语言用Garch模型和回归模型对股票价格分析

By tecdat12月 10, 2020大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术, 金融GARCH, R语言, 价格, 分析, 回归, 模型, 股票

为了找出影响价格波动的主要因素，我们使用逐步回归法来剔除一些对于应变量即把对价格影响很小的自变量剔除出我们的模型

Matlab通过市场数据校准Hull-White利率模型参数

By tecdat11月 25, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 金融Hull-White, matlab, 利率

利率衍生证券的定价依赖于描述基本过程的模型。这些利率模型取决于您必须通过将模型预测与市场上可用的现有数据进行匹配来确定的一个或多个参数。

R语言动量和马科维茨Markowitz投资组合模型实现

By tecdat11月 23, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 金融R语言, 动量, 投资组合, 模型, 马科维茨

动量和马科维茨投资组合模型使均值方差优化组合成为可行的解决方案。

R语言股市可视化相关矩阵：最小生成树

By tecdat11月 18, 2020可视化和设计, 数理统计, 经济, 金融R语言, 可视化, 最小生成树, 相关矩阵

本文在股市可视化中可视化相关矩阵：最小生成树

R语言中使用RCPP并行计算指数加权波动率

By tecdat11月 17, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 金融Rcpp, R语言, 波动率

指数加权波动率是一种波动率的度量，它使最近的观察结果有更高权重。

Python计算股票投资组合的风险价值（VaR）

By tecdat11月 13, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融python, VaR, 股票投资组合, 风险价值

风险价值（VaR）用于尝试量化指定时间范围内公司或投资组合中的财务风险水平。VaR提供了一段时间内投资组合的最大损失的估计，您可以在各种置信度水平上进行计算。

MATLAB中的马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型

By tecdat11月 10, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融Markov, Markov regime switching, matlab, mrs, regime, regime switching, 区制转移, 马尔可夫, 马尔可夫区制转换, 马尔可夫状态转换

分析师通常关心检测市场何时“发生变化”：几个月或几年内市场的典型行为可以立即转变为非常不同的行为。投资者希望及时发现这些变化，以便可以相应地调整其策略，但是这样做可能很困难。

R语言时间序列：ARIMA / GARCH模型的交易策略在外汇市场预测应用

By tecdat11月 4, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融arima, GARCH, R语言, 交易策略, 外汇, 市场, 时间序列, 模型, 预测

最近，我们继续对时间序列建模进行探索，研究时间序列模型的自回归和条件异方差族。我们想了解自回归移动平均值（ARIMA）和广义自回归条件异方差（GARCH）模型。它们在量化金融文献中经常被引用。

R语言基于Garch波动率预测的区制转移交易策略

By tecdat10月 28, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 金融GARCH, R语言, 交易策略, 区制转移, 波动, 波动率, 策略, 预测

本文提出了一种算法，可以根据市场波动性在均值回归和趋势跟随策略之间进行切换。

R语言具有Student-t分布改进的GARCH（1,1）模型的贝叶斯估计

By tecdat10月 26, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 金融GARCH, Student-t, t分布, 分布, 贝叶斯

本说明介绍使用Student-t改进的GARCH（1,1）模型对汇率对数收益进行贝叶斯估计。

Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法（MCMC）估计随机波动率（SV，Stochastic Volatility）模型

By tecdat10月 9, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融Markov, matlab, MCMC, Stochastic Volatility, SV, 波动, 波动率, 随机, 随机波动率, 马尔可夫, 马尔可夫链

波动率是一个重要的概念，在金融和交易中有许多应用。这是期权定价的基础。波动率还使您可以确定资产分配并计算投资组合的风险价值（VaR）。甚至波动率本身也是一种金融工具，例如CBOE的VIX波动率指数。但是，与证券价格或利率不同，波动不能直接观察到。

基于R语言股票市场收益的统计可视化分析

By tecdat9月 25, 2020可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融R语言, 可视化, 市场, 收益, 统计, 股票

WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Sherry Deng撰写

R语言风险价值VaR（Value at Risk）和损失期望值ES（Expected shortfall）的估计

By tecdat9月 17, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 金融ES, Expected shortfall, Value at Risk, VaR, 估计, 损失期望值, 风险价值

风险价值VaR和损失期望值ES是常见的风险度量。

R语言Markowitz马克维茨投资组合理论分析和可视化

By tecdat7月 25, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融R语言, 可视化, 马克维茨

至少在统计学的角度上，要评估一个投资组合是否最优是很困难的。

小数定律的保险业应用：泊松分布模拟索赔次数

By tecdat7月 13, 2020保险, 大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融保险, 小数定律, 模拟, 泊松, 索赔

在保险业中，由于分散投资，通常会在合法的大型投资组合中提及大数定律。在一定时期内，损失“可预测”。

广义线性模型索赔频率预测：过度分散、风险暴露数和树状图可视化

By tecdat7月 3, 2020保险, 大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融R语言, 可视化, 广义线性模型, 树状图, 过度分散, 风险暴露

在精算科学和保险费率制定中，考虑到风险敞口可能是一场噩梦。不知何故，简单的结果是因为计算起来更加复杂，只是因为我们必须考虑到暴露是一个异构变量这一事实。

R语言精算学：使用链梯法Chain Ladder和泊松定律模拟和预测未来赔款数据

By tecdat6月 24, 2020保险, 大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融Chain Ladder, R语言, 保险, 泊松, 精算学, 赔款, 链梯法

使用Chain Ladder方法完成流量三角形，即计算我们认为未来几年将支付的平均金额

R语言中的广义线性模型（GLM）和广义相加模型（GAM）：多元（平滑）回归分析保险资金投资组合信用风险敞口

By tecdat6月 18, 2020保险, 大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融GAM, glm, R语言, 保险, 信用风险敞口, 回归, 投资组合, 线性模型

在之前的课堂上，我们已经看到了如何可视化多元回归模型（带有两个连续的解释变量）。

R语言蒙特卡洛计算和快速傅立叶变换计算矩生成函数

By tecdat6月 7, 2020保险, 大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融R语言, 傅立叶变换, 矩生成函数, 蒙特卡洛

对精算科学来说，当我们处理独立随机变量的总和时，特征函数很有趣，因为总和的特征函数是特征函数的乘积。

R语言再保险合同定价案例研究

By tecdat5月 28, 2020保险, 大数据部落, 数理统计, 经济, 金融R语言, 保险, 再保险, 定价

拥有参数模型变得有趣，该模型应该比经验平均值更健壮。

R语言泊松回归对保险定价建模中的应用：风险敞口作为可能的解释变量

By tecdat5月 22, 2020保险, 大数据部落, 数理统计, 经济, 金融R语言, 保险, 保险定价, 回归, 建模, 模型, 泊松回归

在保险定价中，风险敞口通常用作模型索赔频率的补偿变量。

R语言分析负利率下金融市场：负利率和年金价值的变化

By tecdat5月 19, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融R语言, 价值, 利率, 年金, 金融

从动态的角度看,负利率效应也可以被描述为银行利率变化的速度小于价格指数变化的速度,这是一种违反经济规律的特殊状态。

R语言模拟保险模型中分类器的ROC曲线不良表现

By tecdat5月 18, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融ROC, R语言, 保险模型, 分类, 模拟

在课程中进行案例研究（使用真实数据）时，学生都会惊讶地发现很难获得“好”模型

R语言马尔可夫区制转移模型Markov regime switching

By tecdat4月 25, 2020大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术, 软件工程, 金融Markov, Markov regime switching, R语言, 区制转移, 区制转移模型, 隐马尔可夫模型, 马尔可夫, 马尔可夫体制转换模型, 马尔可夫区制转移, 马尔可夫机制转换模型, 马尔科夫机制转换模型

本文简要介绍了一种简单的状态切换模型，该模型构成了隐马尔可夫模型（HMM）的特例。

R语言中的马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型

By tecdat4月 18, 2020大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术, 软件工程, 金融Markov, Markov regime switching, R语言, 区制转移, 模型, 马尔可夫, 马尔可夫区制转移

金融分析师通常关心市场何时“发生变化”：几个月或者几年内市场的典型行为可以立即转变为非常不同的行为。

R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测

By tecdat4月 17, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融ARMA, EGARCH, R语言, 时间序列, 模型, 波动率, 集成预测, 预测

本文比较了几个时间序列模型，以预测SP 500指数的每日实际波动率。

R语言中进行期权定价的Heston模型

By tecdat4月 16, 2020信息管理与信息系统, 大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融Heston模型, R语言, 期权定价

在本文中，我将向您展示如何模拟股票价格的Heston随机波动率模型。

使用R语言随机波动模型SV处理时间序列中的随机波动率

By tecdat4月 15, 2020信息管理与信息系统, 大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融R语言, SV, 时间序列, 波动, 随机波动模型, 随机波动率

采样函数svsample需要其输入数据y是数值向量，而且没有任何缺失值（NA），如果提供其他任何内容，则会报错。

R语言使用随机技术差分进化算法优化的Nelson-Siegel-Svensson模型

By tecdat4月 12, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融Nelson Siegel, Nelson-Siegel, Nelson-Siegel-Svensson, Nelson-Siegel模型, R语言, 优化, 差分进化算法, 随机技术

在本教程中，我们将研究如何将Nelson-Siegel-Svensson（NSS）模型拟合到数据。由于我们将使用随机技术进行优化，因此我们应该重新运行几次。变量nRuns设置示例重启的次数。

R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析

By tecdat4月 10, 2020信息管理与信息系统, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术, 金融Nelson-Siegel, Nelson-Siegel模型, R语言, 收益率, 神经网络

我们要做的是：我们从一些收益率曲线开始，然后逐步地随机修改收益率，最后尝试拟合NS模型以新的收益。因此我们对此进行了模拟。

R语言和QuantLib中Nelson-Siegel模型收益曲线建模分析

By tecdat4月 7, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融Nelson-Siegel, R语言, 收益曲线, 模型

Nelson-Siegel- [Svensson]模型是拟合收益曲线的常用方法。

用R语言用Nelson Siegel和线性插值模型对债券价格和收益率建模

By tecdat4月 6, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融Nelson, R语言, Siegel, 债券, 收益率, 模型, 线性插值

虽然期望债券不会出现负利率，但也不是完全看不到。在危机时期，政府债券甚至公司债券都可以以负收益率交易(例如雀巢)。

R语言Black Scholes和Cox-Ross-Rubinstein期权定价模型案例

By tecdat3月 25, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融Black Scholes, Cox-Ross-Rubinstein, R语言, 定价, 期权

近年来，期权交易变得非常流行。在这篇文章中，您将学习一种期权交易策略，可以用来以较低的价格购买自己喜欢的股票。期权是一种衍生工具。

R语言中的Nelson-Siegel模型在汇率预测的应用

By tecdat3月 25, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融Nelson-Siegel, R语言, 汇率, 预测

这篇文章的目的是指导读者逐步使用R编程语言实现Nelson-Siegel模型的步骤。