R语言指数加权模型EWMA预测股市多变量波动率
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25872 从广义上讲，复杂的模型可以实现很高的预测准确性（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 但是您的客户需要快速理解。他们没有意愿或时间去处理任何太乏味的事情，即使模型可以稍微准确一些。简单性是商业中非常重要的模型选择标准。 在多元波动率估计中，最简单的方法是使用历史协方差矩阵。但...
R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模（下）
R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模（上）：https://developer.aliyun.com/article/1490539 我们最终可以比较静态误差和滚动误差： barplot(rbind(erro...
R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模（上）
原文链接：http://tecdat.cn/?p=20015 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。 均值模型 本节探讨条件均值模型。 iid模型 我们从简单的i...
【视频】Python和R语言使用指数加权平均(EWMA)，ARIMA自回归移动平均模型预测时间序列
链接 视频： 在Python和R语言中建立EWMA，ARIMA模型预测时间序列 概述 学习创建时间序列预测的步骤 关注Dickey-Fuller检验和ARIMA（自回归移动平均）模型 从理论上学习这些概念以及它们在python中的实现 介绍 时间序列（从现在起称为TS）被认为是数据科学领...
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