Python使用GARCH,EGARCH,GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测
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。
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回首不平凡的2020年,技术力量越来越受到重视,技术从业者的责任也越来越重大。
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。
本文估计实际GDP增长率的两状态Markov区制转换动态回归模型 。
机器学习算法可用于找到最佳值来交易您的指标。
模型表现差异很大的可能原因是什么?换句话说,为什么在别人评估我们的模型时会失去稳定性?
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。
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。
现在,分位数回归已被确立为重要的计量经济学工具。
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)。
在数据科学学习之旅中,我经常处理日常工作中的时间序列数据集,并据此做出预测。
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。
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。
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。
澳大利亚在2008 – 2009年全球金融危机期间,政府发布了一揽子刺激计划,其中包括2008年12月的现金支付,恰逢圣诞节支出。
R语言中的prophet预测时间序列数据模型
您将学习如何使用Prophet(在R中)解决一个常见问题:预测公司明年的每日订单。
这个简短的演示说明了使用rmgarch软件包的DCC模型及其方法的使用,尤其是在存在MVT分布形状参数的情况下进行2级DCC估计的另一种方法。
最近我们被客户要求撰写关于时间序列的研究报告。假设有时间序列数据,如下所示。经验表明,目标变量y似乎与解释变量x有关。
VAR面临的批评是他们是理论上的; 也就是说,它们不是建立在一些经济学理论的基础上,这些理论强加了方程式的理论结构。假设每个变量都影响系统中的其他变量,这使得估计系数的直接解释变得困难。尽管如此,VAR在几种情况下都很有用:
ARIMA等传统模型有一个主要缺点 – 它们通常不会解释“冲击”或时间序列的突然变化。
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。
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。
R语言混合时间预测对时间序列进行点估计
神经网络是一种基于现有数据创建预测的计算系统。
为了方便起见,这些模型通常简称为TAR模型。这些模型捕获了线性时间序列模型无法捕获的行为,例如周期,幅度相关的频率和跳跃现象。
时间序列建模三部曲
阈值模型用于几个不同的统计领域,而不仅仅是时间序列。
每当你发现一个与时间对应的趋势时,你就会看到一个时间序列。
此示例显示如何使用估计复合条件均值和方差模型estimate。
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。
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。
时变参数VAR随机模型是一种新的计量经济学方法
最近我们被客户要求撰写关于ARMA-GARCH-VaR模型的研究报告。
澳大利亚在2008 – 2009年全球金融危机期间发生了这种情况。政府发布了一揽子刺激计划,其中包括2008年12月的现金支付,恰逢圣诞节支出。
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。
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。
本文显示了如何基于潜在的ARMA-GARCH模型(当然也涉及更广泛意义上的QRM)来拟合和预测风险价值(VaR)。
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。
对于零售行业来说,预测几乎是商业智能(BI)研究的终极问题,单纯从机器学习的角度来说,做到精准预测很容易,但是结合业务提高企业利润却很难。预测精确性是核心痛点。
如何用机器学习预测即将被ST的股票?
多元Copula GARCH 模型时间序列预测
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