R语言量化技术分析的百度指数关注度交易策略可视化
全文链接:http://tecdat.cn/?p=31556 传统的经济理论认为股票市场是有效的,价格波动是对市场信息的反应,投资者能够及时处理所有实时信息并做出最优决策(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 交易策略基本思想 投资者的当期关注和股票当期收益呈现正向变动关系,而投资者的滞后关注对股票当期收益表现为负面影响,根据这一结论,投资者应该根...

R语言GARCH族模型:正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数
全文链接:http://tecdat.cn/?p=31023 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 VaR方法作为当前业内比较流行的测量金融风险的方法,具有简洁,明了的特点,而且相对于方差来讲,更多的将投资人的损失作为风险具有更好的合理性。 我们和一位客户讨论如何在R软件...

使用R语言进行时间序列(arima,指数平滑)分析(下)
使用R语言进行时间序列(arima,指数平滑)分析(上):https://developer.aliyun.com/article/1493892 这里1913-1920的预测绘制为蓝线,80%预测间隔绘制为橙色阴影区域,95%预测间隔绘制为黄色阴影区域。 对于每个时间点,“预测误差”被计算为观测值减去预测值。我们只能计算原始时间序列所涵盖的时间段的预测误差,即降雨数据...

使用R语言进行时间序列(arima,指数平滑)分析(上)
原文链接:http://tecdat.cn/?p=3609 您要分析时间序列数据的第一件事就是将其读入R,并绘制时间序列。您可以使用scan()函数将数据读入R,该函数假定连续时间点的数据位于包含一列的简单文本文件中(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 读时间序列数据 数据集如下所示: ...

数据分享|R语言分析上海空气质量指数数据:kmean聚类、层次聚类、时间序列分析:arima模型、指数平滑法
全文链接:http://tecdat.cn/?p=30131 最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。本文向大家介绍R语言对上海PM2.5等空气质量数据(查看文末了解数据免费获取方式)间的相关分析和预测分析,主要内容包括其使用实例,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 ...

R语言、SAS潜类别(分类)轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化
全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=26105 在本文中,潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法,用于描述生命过程中的暴露,它将异质人群简化为同质模式或类别。然而,对于给定的数据集,可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 本文说明了LCTM的基本用法,...

数据分享|R语言、SAS潜类别(分类)轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化
全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=26105 在本文中,潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法,用于描述生命过程中的暴露,它将异质人群简化为同质模式或类别。然而,对于给定的数据集,可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数。 本文说明了LCTM的基本用法,用于汇总拟合的潜在类轨迹模型对象的输出。 ...

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...

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