金融波动率的多模型建模研究:GARCH族与HAR模型的Python实现与对比分析
金融资产波动率建模在现代金融工程中具有重要地位,其应用涵盖风险管理、衍生品定价和投资组合优化等核心领域。本文着重探讨三种主流波动率建模方法:广义自回归条件异方差模型(GARCH)、Glosten-Jagannathan-Runkle-GARCH模型(GJR-GARCH)以及异质自回归模型(HAR)。本文将系统阐述这些模型的理论基础,并基于标准普尔500指数ETF(SPY)的实际交易数据进行实证分....

星尘模型Python接口。
环境依赖1.Python>=3.7安装pip install 直接通过git安装pip install xingchen==1.1.5工具调用请求示例from xingchen import Configuration, ApiClient, AcACompletionApiSub, \ A...
在ECS实例上使用EAIS推理PyTorch模型
您可以在ECS实例(非GPU实例)上绑定一个弹性加速计算实例EAIS(EAIS可以为ECS实例提供GPU资源),即可生成一款新规格的GPU实例。相比直接购买GPU实例,使用该方式可以为您灵活提供GPU资源并有效节省成本。如果您初次使用EAIS,可以通过本文内容体验在ECS实例上使用EAIS通过Python脚本推理PyTorch模型并获得性能加速的完整使用流程,帮助您快速上手EAIS。
使用PAI Python SDK训练和部署PyTorch模型
PAI Python SDK是PAI提供的Python SDK,提供了更易用的HighLevel API,支持用户在PAI完成模型的训练和部署。本文档介绍如何使用PAI Python SDK在PAI完成一个PyTorch模型的训练和部署。
如何通过Python脚本来使用EAIS推理PyTorch模型?_弹性加速计算实例(EAIS)
EAIS实例成功绑定至ECS实例后,您需要远程登录该ECS实例,然后使用EAIS实例进行AI推理。本文为您介绍使用Python脚本通过EAIS推理PyTorch模型的具体操作。
如何使用Python脚本通过EAIS(内置AIACC-Training 2.0加速库)训练PyTorch模型?_弹性加速计算实例(EAIS)
EAIS实例成功绑定至ECS实例后,您需要远程登录该ECS实例,然后使用EAIS实例进行AI训练。本文为您介绍使用Python脚本通过EAIS实例(内置AIACC-Training 2.0加速库)训练PyTorch模型的具体操作。
基于ARIMA-LSTM组合模型的预测方法研究(Python代码实现)
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1 概述1.1 ARIMA模型1.2 LSTM神经网络2 运行结果3 参考文献4 Python代码实现1 概述1.1 ARIMA模型ARIMA模型,即差分整合移动平均自回归模型,又称整合滑动平均自回归模型﹐是经典的时间序列预测方法之一。20世纪70年代,由统计学家B....

基于ARIMA-CNN-LSTM预测模型研究(Python代码实现)
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1 概述1.1 ARIMA 模型1.2 CNN - LSTM 模型2 运行结果3 参考文献4 Python代码实现1 概述文献来源:1.1 ARIMA 模型ARIMA 模型由 Box 和 Jenkins 于 20 世纪 70 年代提出,是一种著名的时间序列预测方法,....

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