Tag Archives: 股票

Matlab随机波动率SV、GARCH用MCMC马尔可夫链蒙特卡罗方法分析汇率时间序列

By tecdat6月 22, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术时间序列, 股票, 预测

WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Liao Bao撰写甚至

Python 用几何布朗运动模型和蒙特卡罗Monte Carlo随机过程模拟股票价格可视化分析耐克NKE股价时间序列数据

By tecdat6月 9, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融Monte Carlo, 价格, 几何布朗运动, 布朗运动, 股票, 蒙特卡罗, 随机过程

金融资产/证券已使用多种技术进行建模。

R语言几何布朗运动 GBM模拟股票价格优化建立期权定价概率加权收益曲线可视化

By tecdat5月 19, 2022大数据部落几何布朗运动, 布朗运动, 收益, 收益曲线, 期权, 期权定价, 模拟, 股票

对于模拟股票价格，几何布朗运动 (GBM) 是事实上的首选模型。

R语言隐马尔可夫模型HMM连续序列重要性重抽样CSIR估计随机波动率模型SV分析股票收益率时间序列

By tecdat5月 16, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术CSIR, HMM, 序列重要性重抽样, 收益率, 时间序列, 波动率, 波动率建模, 离散随机波动率, 股票, 重抽样, 重要性重抽样, 随机波动率, 随机波动率模型, 隐马尔可夫, 预测波动率, 高频波动率

在本笔记本中，我们向读者介绍了基本的随机波动率模型，并通过连续顺序重要性重采样讨论了它们的估计。我们使用收益率数据集来讨论 CSIR 在随机波动率模型估计中的实现和性能。

Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性

By tecdat5月 7, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术LSTM, MSE, RNN, TensorFlow, 循环神经网络, 时间序列, 神经网络, 股市, 股票, 股票市场, 预测

该项目包括：自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。

R语言GARCH模型对股市sp500收益率bootstrap、滚动估计预测VaR、拟合诊断和蒙特卡罗模拟可视化

By tecdat4月 19, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融bootstrap, GARCH, SP500, VaR, 拟合诊断, 收益率, 模拟, 滚动估计, 滚动估计预测, 滚动预测, 股市, 股票, 蒙特卡罗, 诊断

Box 等人的开创性工作(1994) 在自回归移动平均模型领域的相关工作为波动率建模领域的相关工作铺平了道路，分别由 Engle (1982) 和 Bollerslev (1986) 引入了 ARCH 和 GARCH 模型。

R语言单变量和多变量（多元）动态条件相关系数DCC-GARCH模型分析股票收益率金融时间序列数据波动率

By tecdat3月 25, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融DCC, DCC-GARCH, GARCH, 动态条件相关系数, 多元, 多元GARCH, 多变量, 收益率, 时间序列, 波动率, 股票, 股票收益率, 金融, 预测

当您处理金融时间序列时，我们通常可以获得相对高频的观察结果。

R语言Bootstrap(自举法，自抽样法)估计回归置信区间分析股票收益

By tecdat3月 21, 2022大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术bootstrap, 回归, 回归回归, 置信区间, 股票, 股票收益, 自举法, 自抽样, 自抽样法

. 您想知道它是否与（例如）零显着不同。一般来说，人们会查看他们选择的软件报告的统计数据或 p.value。问题是，这个 p.value 计算依赖于因变量的分布。如果没有不同的说明，您的软件假定为正态分布，那是怎么回事？

R语言用回归构建配对交易策略量化模型分析股票收益和价格

By tecdat3月 18, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术交易策略, 回归, 策略, 股票, 股票收益, 配对交易, 配对交易策略, 量化

对于那些不熟悉“配对交易”概念的人来说几句话。

R语言分析股市相关结构：用回归估计股票尾部相关性（相依性、依赖性）

By tecdat3月 14, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术依赖性, 回归, 尾部, 尾部相关性, 相依性, 相关结构, 股市, 股票

什么是尾部相关性？假设市场出现了属于最差 5% 的日子的回撤： WeChat Tencent Q

R语言Copula模型分析股票市场板块相关性结构

By tecdat3月 11, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融copula, 相关性, 相关性结构, 股票, 股票市场

这篇文章是关于 copulas 和重尾的。

R语言ARMA GARCH COPULA模型拟合股票收益率时间序列和模拟可视化

By tecdat3月 9, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 金融arima, ARMA, ARMA GARCH COPULA, ARMA-GARCH, ARMA-GARCH-VaR, copula, Copula GARCH, Copulas, GARCH, 可视化, 多元Copula GARCH 模型, 收益率, 时间序列, 模拟, 股票

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Python用Markowitz有效边界构建最优投资组合可视化分析四只股票

By tecdat3月 7, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 金融Markowitz, 投资组合, 最优投资组合, 有效边界, 股票

在这篇文章中，我想介绍现代投资组合理论 (MPT)_、 _有效边界以及它对投资组合构建的一些影响。

R语言用收缩估计Shrinkage股票beta系数回归分析Microsoft收益率风险

By tecdat2月 25, 2022大数据部落, 数理统计, 经济Beta, beta系数, Shrinkage, 回归, 收益率, 收缩估计, 股票, 风险

配对交易提出的问题之一是股票的贝塔值相对于市场的不稳定估计。

Python用GARCH、离散随机波动率模型DSV模拟和估计股票收益时间序列与蒙特卡洛可视化

By tecdat1月 26, 2022大数据部落, 数理统计, 经济DSV, GARCH, 估计, 收益, 时间序列, 模拟, 波动率, 离散随机波动率, 股票, 蒙特卡洛, 随机波动率

这篇文章介绍了一类离散随机波动率模型。

R语言股票收益分布一致性检验KS检验Kolmogorov-Smirnov、置换检验Permutation Test可视化

By tecdat1月 19, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融Kolmogorov-Smirnov, KS, KS检验, Permutation Test, 一致性检验, 分布, 可视化, 收益, 检验, 置换检验, 股票

今年的收益是否真的与典型年份的预期不同？

R语言Fama French (FF) 三因子模型和CAPM多因素扩展模型分析股票市场投资组合风险/收益可视化

By tecdat1月 11, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融CAPM, Fama French, 三因子模型, 回归, 多因素, 投资组合, 收益, 股市, 股票, 股票市场, 风险

FF 模型通过回归除市场收益之外的几个变量的投资组合收益来扩展 CAPM。

Python配对交易策略Pairs Trading统计套利量化交易分析股票市场

By tecdat12月 22, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融Pairs Trading, python, 交易策略, 套利, 市场, 策略, 统计, 统计套利, 股市, 股票, 股票市场, 配对交易, 量化, 量化交易

说到在股票市场上赚钱，有无数种不同的赚钱方式。

R语言非线性回归beta系数估算股票市场的风险分析亚马逊AMZN股票和构建投资组合

By tecdat12月 13, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融AMZN, Beta, beta系数, 亚马逊, 回归, 投资组合, 构建投资组合, 股票, 股票市场, 非线性回归, 风险

Beta 假设反映了一种工具对例如市场的风险。但是，您可以通过各种方式估算此度量。

Matlab用Copula模型进行蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟和拟合股票收益数据分析

By tecdat12月 6, 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copula, matlab, Monte Carlo, 拟合, 收益, 模拟, 股票, 股票收益, 蒙特卡洛

最近，copula 在仿真模型中变得流行起来。

R语言风险价值：ARIMA，GARCH模型，Delta-normal法滚动估计，预测VaR（Value at Risk）和回测分析花旗公司股票时间序列数据

By tecdat12月 1, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融arima, Delta-normal, Delta-normal法, GARCH, Value at Risk, VaR, 回测, 时间序列, 滚动估计, 股票, 花旗, 风险价值

此分析的目的是构建一个过程，以在给定时变波动性的情况下正确估计风险价值。 WeChat Tenc

Python金融时间序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测应用

By tecdat11月 22, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融arima, GARCH, python, 时间序列, 股市, 股票, 股票市场, 金融, 预测

这篇文章讨论了自回归综合移动平均模型 (ARIMA) 和自回归条件异方差模型 (GARCH) 及其在股票市场预测中的应用。

MATLAB用GARCH模型对股票市场收益率时间序列波动的拟合与预测

By tecdat11月 15, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融GARCH, matlab, 拟合, 收益率, 时间序列, 波动, 股市, 股票, 股票市场, 预测

使用 garch 指定一个单变量GARCH（广义自回归条件异方差）模型。

R语言极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测风险测度分析

By tecdat11月 9, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融CVaR, EVT, GARCH, POT, VaR, 多元, 多元化, 投资, 投资组合, 指数, 条件CVaR, 极值理论, 股票, 超阈值, 预测, 风险

本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值（和条件 VaR）。

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列

By tecdat10月 26, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融arima, GARCH, python, 收益率, 时间序列, 股票, 股票市场, 预测

在量化金融中，我们学习了各种时间序列分析技术以及如何使用它们。

R语言结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析

By tecdat10月 20, 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arima, COVID, COVID-19, knn, 新冠, 新冠疫情, 时间序列, 疫情, 神经网络, 股票, 股票价格, 预测

本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价，然后分析各种模型。

R语言ARIMA-GARCH波动率模型预测股票市场苹果公司日收益率时间序列

By tecdat10月 8, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 金融arima, GARCH, 收益率, 时间序列, 波动率, 股票, 预测

在本文中，我们将尝试为苹果公司的日收益率寻找一个合适的 GARCH 模型。

R语言用综合信息准则比较随机波动率（SV）模型对股票价格时间序列建模

By tecdat9月 26, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融SV, 信息准则, 时间序列, 综合信息准则, 股票, 股票价格, 随机波动率

随机波动率（SV）模型是常用于股票价格建模的一系列模型。

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。

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。

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

R语言对股票风险“溃疡指数”（ Ulcer Index）曲面图可视化

By tecdat12月 7, 2020保险, 可视化和设计, 大数据部落, 经济R语言, Ulcer Index, 可视化, 曲面图, 溃疡指数, 股票, 风险

目标函数的平滑度对于优化的成功至关重要。可视化目标函数是一种检查平滑度的简便方法。

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

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使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略

By tecdat9月 25, 2019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, 指数, 策略, 股票

在本文中，我想向您展示如何应用S＆P500股票市场指数的交易策略。

R语言： GARCH模型股票交易量的研究道琼斯股票市场指数

By tecdat9月 15, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 金融GARCH, R语言, 交易量, 指数, 股票

我将建立道琼斯工业平均指数（DJIA）日交易量对数比的ARMA-GARCH模型。

用R语言实现神经网络预测股票实例

By tecdat8月 12, 2019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, 神经网络, 股票, 预测

神经网络是一种基于现有数据创建预测的计算系统。

HAR-RV-J- RNN模型预测和交易大型股票指数的高频波动率

By tecdat8月 8, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融HAR, HAR-RV, RNN, RV, 模型, 股票, 股票指数, 预测, 高频, 高频波动率

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。

python用线性回归预测股票价格

By tecdat8月 2, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融线性回归, 股票, 预测股票

python用线性回归预测股票价格

R语言使用LASSO回归预测股票收益

By tecdat8月 1, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融LASSO, LASSO回归, python, R语言, 回归, 收益, 股票, 股票收益, 预测

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。

R语言预测期货波动率的实现：ARCH与HAR-RV与GARCH，ARFIMA模型比较

By tecdat7月 31, 20191 comment大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融ARCH, ARCH模型, ARFIMA, GARCH, HAR, HAR-RV, HAR-RV模型, R语言, 时间序列, 期货, 模型, 波动率, 股市, 股票, 股票市场, 预测, 预测波动率

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。

隐马尔可夫模型HMM识别不断变化的市场条件

By tecdat7月 30, 2019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HMM, R语言, 股市, 股票, 隐马尔可夫模型, 马尔可夫

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。

R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类

By tecdat7月 28, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 软件工程k-Shape, R语言, 时间序列, 时间序列聚类, 聚类, 股票, 股票价格

这次，我们将使用k-Shape时间序列聚类方法检查与我们有业务关系的公司的股票收益率的时间序列。

python用线性回归预测股票价格

By tecdat7月 24, 2019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python, 线性回归, 股票, 预测股票价格

线性回归在财务中被广泛应用于众多应用程序中。

R语言使用ARIMA模型预测股票收益

By tecdat7月 23, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 金融arima, ARIMA模型, R语言, 时间序列, 股票, 股票收益, 预测

“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）

spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票

By tecdat7月 23, 2019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IBM SPSS Modeler, SPSS, spss modeler, 决策树, 神经网络, 股票, 预测

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。

R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测

By tecdat7月 23, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融copula, GARCH, R语言, 多元Copula GARCH 模型, 市场, 时间序列, 时间序列预测, 股市, 股票, 金融, 预测

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。

用机器学习识别不断变化的股市状况—隐马尔可夫模型(HMM)的应用

By tecdat8月 27, 2017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, 机器学习, 股市, 股票, 金融, 隐马尔科夫模型, 马尔可夫, 马尔科夫

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。

如何用机器学习预测即将被ST的股票？

By tecdat5月 16, 2017大数据部落, 未分类机器学习, 股票, 预测

如何用机器学习预测即将被ST的股票？

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