R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合数据预期收益率可视化（下）
R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合数据预期收益率可视化（上）：https://developer.aliyun.com/article/1498082 类别1和3 setTargetReturlMeans(X)) Spec ...
R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合数据预期收益率可视化（上）
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33146 证券及其它风险资产的投资首先需要解决的是两个核心问题：即预期收益与风险。那么如何测定组合投资的风险与收益和如何平衡这两项指标进行资产分配是市场投资者迫切需要解决的问题。正是在这样的背景下，在50年代和60年代初，马科维茨理论应运而生（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 该理论依据以下几个假设...
R语言无套利区间模型期货期现研究：正向套利和反向套利次数、收益率分析华泰柏瑞300ETF可视化
股指期货的套利交易有助于股指期货实现其价格发现以及风险规避的功能，因此提高套利交易的效率,对于发挥股指期货在经济发展中的作用有着重要的意义（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 本文帮助客户对期货期现套利的研究。研究中主要以期货及其现货指数的数据为样本,真实的还原了市场，提高了研究的准确性。 统计套利策略 ...
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（下）
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（中）：https://developer.aliyun.com/article/1491668 峰度 有正峰度的年份是： ## \[1\] "2007" "2008" "200...
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（中）
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（上）：https://developer.aliyun.com/article/1491666 shapiro检验 ...
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（上）
原文链接：http://tecdat.cn/?p=19469 本文将分析工业指数（DJIA）。工业指数（DIJA）是一个股市指数，表明30家大型上市公司的价值。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。 获取数据 利用quantmod软件包中提供的getSymbols（）函数，我们可以获得2007年至2018年...
R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26897 风险价值 (VaR) 风险价值 (VaR) 是金融风险管理中使用最广泛的市场风险度量，也被投资组合经理等从业者用来解释未来市场风险。VaR 可以定义为资产在给定时间段内以概率 θ 超过的市场价值损失。对于收益率 rt 的时间序列，VaRt将是这样的 ...
R语言GARCH模型对股市sp500收益率bootstrap、滚动估计预测VaR、拟合诊断和蒙特卡罗模拟可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26271 介绍 Box 等人的开创性工作(1994) 在自回归移动平均模型领域的相关工作为波动率建模领域的相关工作铺平了道路，分别由 Engle (1982) 和 Bollerslev (1986) 引入了 ARCH 和 GARCH 模型。这些模型的扩展包括更复杂的动力学，例如阈值模型来捕捉新闻影响的不对称性，以及除正态之外的分...
R语言时变波动率和ARCH，GARCH，GARCH-in-mean模型分析股市收益率时间序列
自回归条件异方差（ARCH）模型涉及具有时变异方差的时间序列，其中方差是以特定时间点的现有信息为条件的。 ARCH模型 ARCH模型假设时间序列模型中误差项的条件均值是常数（零），与我们迄今为止讨论的非平稳序列不同），但其条件方差不是。这样一个模型可以用公式1、2和3来描述。 ...
R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析
在先前我们提供了Nelson-Siegel模型收敛失败的示例，我们已经展示了它的一些缺陷。 蒙特卡洛模拟帮助 for(j in 1:N_SIMULATIONS) { oldYields = NSrates(pp, MATURITY_BASES) newYi...
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