03 2022 档案

摘要:原文链接:http://tecdat.cn/?p=25908 原文出处:拓端数据部落公众号 介绍 假设你做了一个简单的回归,现在你有了你的 . 您想知道它是否与(例如)零显着不同。一般来说,人们会查看他们选择的软件报告的统计数据或 p.value。问题是,这个 p.value 计算依赖于因变量的分布 阅读全文
posted @ 2022-03-27 11:06 拓端tecdat 阅读(341) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:原文链接:http://tecdat.cn/?p=25898 原文出处:拓端数据部落公众号 对于那些不熟悉“配对交易”概念的人来说几句话。首先,您应该了解,每只股票的走势不是由公司业绩主导,而是由总体市场走势主导。这就是许多“因子模型”的由来,驱动每只股票的因素是 市场因素,在大多数情况下,它与标准 阅读全文
posted @ 2022-03-27 11:05 拓端tecdat 阅读(211) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:原文链接:http://tecdat.cn/?p=6193 原文出处:拓端数据部落公众号 copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数,通常称为边缘。在本视频中,我们通过可视化的方式直观地介绍了Copula函数,并通过R软件应用于金融时间序列数据来理解它。 视频:Copula算法原理和R 阅读全文
posted @ 2022-03-27 11:03 拓端tecdat 阅读(236) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:原文链接:http://tecdat.cn/?p=25880 原文出处:拓端数据部落公众号 介绍 本文描述了一个模型,该模型解释了交易的聚集到达,并展示了如何将其应用于比特币交易数据。这是很有趣的,原因很多。例如,对于交易来说,能够预测在短期内是否有更多的买入或卖出是非常有用的。另一方面,这样的模型 阅读全文
posted @ 2022-03-27 11:02 拓端tecdat 阅读(241) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:原文链接:http://tecdat.cn/?p=25872 原文出处:拓端数据部落公众号 从广义上讲,复杂的模型可以实现很高的预测准确性。 但是您的读者需要快速理解。他们没有意愿或时间去处理任何太乏味的事情,即使它可以稍微准确一些。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 阅读全文
posted @ 2022-03-27 10:58 拓端tecdat 阅读(198) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:原文链接:http://tecdat.cn/?p=25860 原文出处:拓端数据部落公众号 什么是尾部相关性?假设市场出现了属于最差 5% 的日子的回撤:有人可以问,鉴于市场处于蓝色区域,特定股票下跌的概率是多少? 我们都了解股票相对于市场的贝塔系数、股票相对于市场的敏感性(例如标准普尔 500 指 阅读全文
posted @ 2022-03-20 16:14 拓端tecdat 阅读(180) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:原文链接:http://tecdat.cn/?p=25804 原文出处:拓端数据部落公众号 这篇文章是关于 copulas 和重尾的。在全球金融危机之前,许多投资者是多元化的。看看下面这张熟悉的图: 黑线是近似正态的。红线代表Cauchy分布,它是具有一个自由度的T分布的一个特殊情况。也许是因为Ca 阅读全文
posted @ 2022-03-20 15:33 拓端tecdat 阅读(231) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:原文链接:http://tecdat.cn/?p=14997 原文出处:拓端数据部落公众号 在文本挖掘中,我们经常有文档集合,例如博客文章或新闻文章,我们希望将它们分成自然组,以便我们理解它们。主题建模是一种对此类文档进行分类的方法。在本视频中,我们介绍了潜在狄利克雷分配LDA模型,并通过R软件应用 阅读全文
posted @ 2022-03-20 15:30 拓端tecdat 阅读(403) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:原文链接:http://tecdat.cn/?p=25770 原文出处:拓端数据部落公众号 在本文中,我们展示了 copula GARCH 方法拟合模拟数据和股票数据并进行可视化。 r还提供了一个特殊情况(具有正态或学生 t残差)。 一、如何在R中对股票x和y的收益率拟合copula模型 数据集 为 阅读全文
posted @ 2022-03-20 15:29 拓端tecdat 阅读(181) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:原文链接:http://tecdat.cn/?p=25761 原文出处:拓端数据部落公众号 VARs的结构也允许联合检验多个方程的限制。例如,检验滞后p的所有回归变量的系数是否为零,可能是有意义的。这相当于检验滞后阶数p-1是正确的原假设。系数估计值的大样本联合正态性很方便,因为它意味着我们可以简单 阅读全文
posted @ 2022-03-20 15:26 拓端tecdat 阅读(321) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:原文链接:http://tecdat.cn/?p=25749 原文出处:拓端数据部落公众号 在这篇文章中,我想介绍 现代投资组合理论 (MPT)、 有效边界 以及它对投资组合构建的一些影响。 我对如何设计和构建投资组合非常感兴趣。尽管 现代投资组合理论 有其局限性,但它仍然很好地介绍了投资组合构建和 阅读全文
posted @ 2022-03-12 22:57 拓端tecdat 阅读(619) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:原文链接:http://tecdat.cn/?p=25741 原文出处:拓端数据部落公众号 此示例显示如何 lasso 识别和舍弃不必要的预测变量。 使用各种方法从指数分布生成 200 个五维数据 X 样本。 rng(3,'twister') % 实现可重复性 for i = 1:5 X(:,i) 阅读全文
posted @ 2022-03-12 22:55 拓端tecdat 阅读(336) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:原文链接:http://tecdat.cn/?p=23050 原文出处:拓端数据部落公众号 如果您熟悉线性模型,意识到它们的局限,那么您应该学习线性混合模型mixed-model。本视频中,我们讨论了线性混合模型并在R软件中进行应用。 视频:线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Mod 阅读全文
posted @ 2022-03-12 22:53 拓端tecdat 阅读(1446) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:原文链接:http://tecdat.cn/?p=25687 原文出处:拓端数据部落公众号 在多变量波动率预测中,我们有时会看到对少数主成分驱动的协方差矩阵建模,而不是完整的股票。使用这种因子波动率模型的优势是很多的。 首先,你不需要对每个股票单独建模,你可以处理流动性相当弱的股票。第二,因子波动率 阅读全文
posted @ 2022-03-12 22:52 拓端tecdat 阅读(156) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:原文链接:http://tecdat.cn/?p=25675 原文出处:拓端数据部落公众号 一只 股票的beta值通常意味着它与市场的关系,当市场变动 1%时,我们期望股票会发生多少百分比的变动。 市场,是一个有点模糊的概念,像往常一样,我们使用标准普尔500指数进行近似计算。上述关系(以下简称β) 阅读全文
posted @ 2022-03-12 22:51 拓端tecdat 阅读(591) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:原文链接:http://tecdat.cn/?p=23544 长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络,能够学习长期依赖关系。 视频:LSTM神经网络架构和工作原理及其在Python中的预测应用 LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用 什么是依赖关系 阅读全文
posted @ 2022-03-06 13:21 拓端tecdat 阅读(402) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:原文链接:http://tecdat.cn/?p=25610 原文出处:拓端数据部落公众号 配对交易提出的问题之一是股票的贝塔值相对于市场的不稳定估计。这是一个可能的解决方案的建议,这并不是真正的解决方案。看看下图: Microsoft的滚动系数(回归:MSFT~SPY)- 120 天的窗口,纯蓝色 阅读全文
posted @ 2022-03-06 13:20 拓端tecdat 阅读(147) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:原文链接:http://tecdat.cn/?p=25583 原文出处:拓端数据部落公众号 多项式逻辑回归 是逻辑回归的扩展,它增加了对多类分类问题的支持。 默认情况下,逻辑回归仅限于两类分类问题。一些扩展,可以允许将逻辑回归用于多类分类问题,尽管它们要求首先将分类问题转换为多个二元分类问题。 相反 阅读全文
posted @ 2022-03-06 13:18 拓端tecdat 阅读(204) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:原文链接:http://tecdat.cn/?p=25564 原文出处:拓端数据部落公众号 冗余分析(redundancy analysis,RDA)是一种回归分析结合主成分分析的排序方法,也是多因变量(multiresponse)回归分析的拓展。从概念上讲,RDA是因变量矩阵与解释变量之间多元多重 阅读全文
posted @ 2022-03-06 13:17 拓端tecdat 阅读(501) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:原文链接:http://tecdat.cn/?p=25569 原文出处:拓端数据部落公众号 在投资组合管理、风险管理和衍生品定价中,波动性起着重要作用。事实上如此重要,以至于您可以找到比您可以处理的更多的波动率模型。接下来是检查每个模型在样本内外的表现如何。以下是您可以做的三件事:1. 基于回归的检 阅读全文
posted @ 2022-03-06 13:16 拓端tecdat 阅读(572) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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