Tag Archives: 预测

R语言乘法GARCH模型对高频交易数据进行波动性预测

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。

R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析

本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说,我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型,并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究?

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

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:ARIMA / GARCH模型的交易策略在外汇市场预测应用

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语言马尔可夫转换模型研究交通伤亡人数事故预测

本文描述了R语言中马尔克夫转换模型的分析过程。首先,对模拟数据集进行详细建模。接下来,将马尔可夫转换模型拟合到具有离散响应变量的真实数据集。用于验证对这些数据集建模的不同方法。

Python中利用长短期记忆模型LSTM进行时间序列预测分析 – 预测电力负荷数据

LSTM(或长期短期存储器网络)允许分析具有长期依赖性的顺序或有序数据。当涉及到这项任务时,传统的神经网络不足,在这方面,LSTM将用于预测这种情况下的电力消耗模式。

 
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