文章 2024-04-17 来自:开发者社区

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。 接下来是我对这些模型的理解,基于拟合模型的预测的一般拟合程序和简单交易策略的摘要。   这些时间序列分析模型是什么?   拟合ARIMA和GAR...

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
文章 2024-04-16 来自:开发者社区

R语言提取时间序列的周期性成分应用EMD,小波滤波器,Baxter过滤器等

介绍 对商业周期的分析需要提取时间序列的周期性成分,该时间序列通常也受到诸如潜在趋势或噪声等其他因素的影响。本文介绍了一些在最近的文献中用于从给定系列中提取商业周期的方法。它基于Stock and Watson(1999)在“宏观经济学手册”中关于商业周期的章节。我还介绍了相对较新的方法,如小波滤波器或经验模式分解,这些方法未在手册中介绍。由于这篇文章的重点是在R中实现某些过滤技术,我不...

R语言提取时间序列的周期性成分应用EMD,小波滤波器,Baxter过滤器等

大数据之R语言速成与实战

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