专题|Python贝叶斯金融数据应用实例合集：随机波动率SV模型、逻辑回归、参数更新、绩效比较BEST分析亚马逊股票、标准普尔500指数|附数据代码
本专题合集系统梳理了贝叶斯方法在金融数据分析与分类建模中的前沿应用。
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Python用langchain、OpenAI大语言模型LLM情感分析AAPL股票新闻数据及提示工程优化应用
本文主要探讨了如何利用大语言模型（LLMs）进行股票分析。
Python生成对抗神经网络GAN预测股票及LSTMs、ARIMA对比分析ETF金融时间序列可视化
本文聚焦于利用生成对抗网络（GANs）进行金融时间序列的概率预测。介绍了一种新颖的基于经济学驱动的生成器损失函数，使 GANs 更适用于分类任务并置于监督学习环境中，能给出价格回报的全条件概率分布，突破传统点估计方式，实现不确定性估计。
Python深度强化学习智能体DDPG自适应股票交易策略优化道琼斯30股票数据可视化研究
股票交易策略在投资公司中起着至关重要的作用。然而，在复杂多变的股票市场中获取最优策略颇具挑战。
Python注意力机制Attention下CNN-LSTM-ARIMA混合模型预测中国银行股票价格|附数据代码
股票市场在经济发展中占据重要地位。由于股票的高回报特性，股票市场吸引了越来越多机构和投资者的关注。
Python用CNN – LSTM、ARIMA、Prophet股票价格预测的研究与分析|附数据代码
股票市场的波动起伏一直备受投资者关注，准确预测股票价格对于投资者制定合理的投资策略至关重要。
【视频讲解】线性时间序列原理及混合ARIMA-LSTM神经网络模型预测股票收盘价研究实例
近年来人工神经网络被学者们应用十分广泛，预测领域随着神经网络的引入得到了很大的发展。
BC变换的EWMA控制图对顺丰控股股票的分析研究
结合历史股票数据和统计质量管理的思想，对数据作合适的处理并设计合理的控制图是十分关键的。本文将通过展示如何用基于BC变换的EWMA控制图对顺丰控股股票分析，并结合一个Python神经网络、Lasso回归、线性回归、随机森林、ARIMA股票价格时间序列实例的代码数据，为读者提供一套完整的实践数据分析流程。
Python股票预测:注意力多层Attention RNN LSTM应用
Attention 机制是一种在神经网络处理序列数据时极为关键的技术，它赋予了模型“聚焦”能力，能够自动评估输入序列中各部分的重要性。
【视频】LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附数据代码
时间序列预测在金融领域中扮演着举足轻重的角色，特别是在股票市场中。
R语言神经网络模型金融应用预测上证指数时间序列可视化
本文旨在利用神经网络模型来帮助客户预测上证指数的收盘价，通过分析不同历史数据作为输入，建立模型并进行预测。
SPSS modeler利用类神经网络对茅台股价涨跌幅度进行预测
数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为各个行业以及产业变革的重要力量。
Python随机波动模型Stochastic volatility，SV随机变分推断SVI分析标普500指数股票价格时间序列数据波动性可视化
随机波动模型（Stochastic volatility models）经常被客户用来对股票价格随时间的变动性进行建模。
Python用GARCH对ADBL股票价格时间序列趋势滚动预测、损失、可视化分析
金融市场的股票价格时间序列分析一直以来都是投资者和研究者关注的主题之一。
R语言分析ROE与股票收益的关系
影响股票收益的因子一直是研究者与投资者关注的问题。
R语言改进的K-Means(K-均值)聚类算法分析股票盈利能力和可视化
大量数据中具有”相似”特征的数据点或样本划分为一个类别。
R语言无套利区间模型期货期现研究：正向套利和反向套利次数、收益率分析华泰柏瑞300ETF可视化
股指期货的套利交易有助于股指期货实现其价格发现以及风险规避的功能。
MATLAB、R基于Copula方法和k-means聚类的股票选择研究上证A股数据
Copula方法是测度金融市场间尾部相关性比较有效的方法，而且可用于研究非正态、非线性以及尾部非对称等较复杂的相依特征关系。
Python、MATLAB股票投资：ARIMA模型最优的选股方案和投资组合方案与预测
基于当前统计的股票数据选择最优的选股方案和投资组合方案，以及预测股票价格未来一段时间的走向趋势以及波动程度，具有很大的实用价值
R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计GMM和准最大似然估计QMLE上证指数收益时间序列
本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。
R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数
我们和一位客户讨论如何在R软件中处理GARCH族模型。
MATLAB用GARCH-EVT-Copula模型VaR预测分析股票投资组合
最近我们被客户要求撰写关于投资组合的研究报告，引入Copula来描述多只股票间的非线性相关性，构建多元GARCH-EVT-Copula模型来度量开放式基金的风险，并与其他VaR估计方法的预测结果进行比较。
R语言收益率和波动性模拟股票价格COMP226带自测题
在本工作表中，我们将研究价格、收益率和波动性。波动性通常用收益率的均方差来衡量，例如夏普比率的分母，它被用作风险的衡量标准。
美光科技股票基本分析：经济背景、行业分析财政状况（盈利、EBITDA、PP&E、D&A等）预测计算DCF
本文收集信息和数据，从多方面评估分析美光科技的市场走向，商业前景。
Python用RNN神经网络LSTM优化EMD经验模态分解交易策略的股票价格MACD分析
预测股票价格，并在合适的时间产生交易策略实现收益，一直是一个热门的问题，到现在为止也提出了很多预测方法。
R语言广义矩量法GMM和广义经验似然GEL估计ARMA、CAPM模型分析股票收益时间序列
本文展示了如何通过矩量的广义方法和广义经验似然来估计模型。
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
波动率是一个重要的概念，在金融和交易中有许多应用。它是期权定价的基础。波动率还可以让您确定资产配置并计算投资组合的风险价值 (VaR)。
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
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
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
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
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
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
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
. 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
对于那些不熟悉“配对交易”概念的人来说几句话。
R语言Copula模型分析股票市场板块相关性结构
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
最近我们被客户要求撰写关于股票收益率时间序列的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，我们展示了 copula GARCH 方法拟合模拟数据和股票数据并进行可视化。
Python用Markowitz有效边界构建最优投资组合可视化分析四只股票
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
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
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
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
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
最近我们被客户要求撰写关于量化交易的研究报告。
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
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
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
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
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
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
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
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。
【视频讲解】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
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
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
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
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
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
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
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。
【视频讲解】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
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
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
最近我们被客户要求撰写关于ARMA-GARCH模型的研究报告。工业指数（DIJA）的价值基于每个组成公司的每股股票价格之和。
R语言分位数回归预测筛选有上升潜力的股票
现在，分位数回归已被确立为重要的计量经济学工具。
【视频讲解】R语言中的时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格
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
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
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
最近我们被客户要求撰写关于分析各种投资的历史收益的研究报告。要执行此分析，我们需要资产的历史数据。数据提供者很多，有些是免费的，大多数是付费的。
使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略
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
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。
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