Tag Archives: 市场

【专题】2024年中国企业数智化转型市场研究报告合集PDF分享（附原数据表）

By tecdat4月 1, 2024人工智能AI, 大数据部落, 工业4.0, 数字化, 行业报告企业, 市场, 数字化, 数智化, 数智化转型, 转型

数字经济正在全球范围内崭露头角，成为驱动经济增长的重要引擎。

聚类建模对智能助眠灯市场营销分析

By tecdat12月 12, 2023R语言辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 经济, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术市场, 市场营销, 智能助眠灯, 聚类, 营销

如何精准定位目标客户，准确量化客户需求来开发新的产品组合，并预测其可能的市场份额。

【专题】2023年中国母婴营养品市场洞察报告PDF合集分享（附原数据表）

By tecdat7月 21, 2023大数据部落, 消费者研究, 行业报告市场, 市场洞察, 母婴, 营养品

本报告合集主要研究和探讨了中国母婴营养品行业近年来的发展历程、市场现状、消费者行为习惯以及未来的发展趋势。

R语言金融市场量化交易：布林带、价差策略、RSI交易策略，回测COMP 226

By tecdat10月 25, 2022R语言辅导, 大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学CS辅导COMP 226, RSI, 交易策略, 价差策略, 回测, 市场, 布林带, 量化交易, 金融

我们将利用每日数据制定简单的交易策略 我们将涵盖以下内容。

R语言ECM误差修正模型、均衡修正模型、受限VECM、协整检验、单位根检验即期利率市场数据

By tecdat10月 10, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术ECM, R语言, VECM, 利率, 协整检验, 单位根检验, 受限VECM, 均衡修正模型, 市场, 误差修正模型

传统上，协整的测试是在非常长的时间内进行的，本案例研究A测试了1960-2010年期间T-Bill利率和国债收益率之间的平衡。

报告分享|2022年智能汽车市场研究

By tecdat9月 20, 2022行业报告2022, 市场, 智能, 汽车

IDC将智能汽车市场定义为∶利用互联网、loT、人工智能、移动通信、云计算等技术

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

最近我们被客户要求撰写关于量化交易的研究报告。

R语言有限混合模型聚类FMM、广义线性回归模型GLM混合应用分析威士忌市场和研究专利申请、支出数据

By tecdat12月 16, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术FMM, glm, 专利, 市场, 广义线性回归模型, 支出, 有限混合模型聚类, 研究, 研究专利, 聚类

有限混合模型是对未观察到的异质性建模或近似一般分布函数的流行方法。

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

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语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险

By tecdat1月 11, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 金融AR, GARCH, R语言, 多元, 市场, 模型, 风险

本文分析将用于制定管理客户和供应商关系的策略准则。   WeChat Tencent QQ emai

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R语言使用Bass模型进行市场产品周期预测

By tecdat11月 11, 2020大数据部落, 数理统计, 经济Bass, R语言, 巴斯, 市场, 预测

巴斯Bass扩散模型已成功地用于预测各种新推出的产品以及成熟产品的市场份额。

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

By tecdat11月 4, 2020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, 外汇, 市场, 时间序列, 模型, 预测

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。

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

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。

R语言基于ARCH模型股价波动率建模分析

By tecdat7月 31, 2019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, R语言, 市场, 波动率, 波动率建模, 股价

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。

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。