R语言股价跳跃点识别：隐马尔可夫hmm和GARCH-Jump对sp500金融时间序列分析
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Yue Ji撰写 在 A
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【视频讲解】Python用LSTM、Wavenet神经网络、LightGBM预测股价
在金融科技的浪潮中，量化投资方法以其数据驱动和模型导向的特性，日益成为资本市场分析的重要工具。
R语言汇率、股价指数与GARCH模型分析：格兰杰因果检验、脉冲响应与预测可视化
汇率和股价指数之间的联系是许多经济学家和投资者关注的重要议题。
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。
R语言MCMC-GARCH、风险价值VaR模型股价波动分析上证指数时间序列
随着金融市场全球化的发展，金融产品逐渐受到越来越多的关注，而金融产品的风险度量成为投资者最关心的问题。
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。
SPSS Modeler通过关联规则数据挖掘我们能从股市数据得到什么
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
R语言基于ARCH模型股价波动率建模分析
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。
