用R语言实现神经网络预测股票实例
神经网络是一种基于现有数据创建预测的计算系统。
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随机过程对定量融资的许多方面都很有用,包括但不限于衍生品定价,风险管理和投资管理。
在本文中,我们通过一个名为WinBUGS的免费贝叶斯软件,可以很容易地完成基于似然的多变量随机波动率(SV)模型的估计和比较。
R中针对高频数据的添加包highfrequency,用于组织高频数据, 高频数据的清理、整理,高频数据的汇总,使用高频数据建立相关模型 都非常方便。但是其中数据输入的过程中,会使用到包里的函数convert()。该函数支持三类的高频数据:
已有大量关于预测高频波动的文献,但大多数仅根据统计误差评估预测。
众所周知,在证券投资领域将涉及很多数据,因此,通过简单的处理难以有效地分析各种公司股票之间的关系
此示例演示了使用具有胖尾边缘分布的多变量copula模拟计算投资组合的风险价值和条件风险值(预期缺口)。
python用线性回归预测股票价格
此示例探讨了如何使用多因素copula模型模拟相关的交易违约。
状态转换模型,尤其是马尔可夫转换(MS)模型,被认为是识别时间序列非线性的不错的方法。
只要有金融经济学家,金融经济学家一直在寻找能够预测股票收益的变量。
一个加油站有一个加油桩,没有空间供车辆等待(如果车辆到达,加油桩被占用,它就会离开)。
金融中一个重要度量是与资产相关的风险,而资产波动率是最常用的风险度量。然而,资产波动率的类型有多种。
波动率是众多定价和风险模型中的关键参数,例如BS定价方法或风险价值的计算。
风险价值(VaR)及其所有相关问题仍然是风险管理中的主要模型。
某些策略在波动剧烈的市场中表现良好,而其他策略则需要强劲而平稳的趋势,否则将面临长时间的下跌风险。
最近我们被要求撰写关于金融时间序列的arma-garch-copula的调查报告。
信用记分卡一直是信用评分的标准模型,因为它们易于理解,使您能够轻松评分新数据-即计算新客户的信用评分。
最近我们被客户要求撰写关于ARMA-GARCH-VaR模型的研究报告。
风险价值是衡量与投资组合相关的风险水平的统计方法。
线性回归在财务中被广泛应用于众多应用程序中。
此示例显示MATLAB如何从复合条件均值和方差模型预测 和条件差异。
“预测非常困难,特别是关于未来”。-丹麦物理学家尼尔斯·波尔(Neils Bohr)
之前在某社区中看到一篇帖子《一张价值几十万个跌停的统计表》,主要是预测即将被ST的股票,虽然有些标题党,但是还有有一些参考价值的。
本文显示了如何基于潜在的ARMA-GARCH过程(当然也涉及更广泛意义上的QRM)来拟合和预测风险价值(VaR)。
和宏观经济数据不同,金融市场上多为高频数据,比如股票收益率序列。
了解不同的股市状况,改变交易策略,对股市收益有很大的影响。
在信息爆炸时代,“信用”已成为越来越重要的无形财产。
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