2019年6月21日
统计模型应用--表现和风险评估
摘要： def annualised_sharpe(returns, N=252): return np.sqrt(N) * returns.mean()/returns.std()def equity_sharpe(ticker,start, end): pdf = web.DataReader(ticker, 'quandl', start, end).sort_index() ... 阅读全文
posted @ 2019-06-21 15:55 划得戳 阅读(251) 评论(0) 推荐(0)
统计模型应用--基本预测手法
摘要： 分类器： 阅读全文
posted @ 2019-06-21 14:57 划得戳 阅读(474) 评论(0) 推荐(0)
统计模型应用--平稳性
摘要： 平稳性 from numpy import cumsum , log, polyfit, sqrt, std, subtract from numpy.random import randn def hurst(ts): lags = range(2, 100) tau = [sqrt(std(su 阅读全文
posted @ 2019-06-21 13:54 划得戳 阅读(476) 评论(0) 推荐(0)
统计模型应用--均值回复
摘要： 单位根检验 import statsmodels.tsa.stattools as ts from datetime import datetime import pandas_datareader.date as web amzn = web.DataReader('AMZN','quandl', 阅读全文
posted @ 2019-06-21 09:37 划得戳 阅读(597) 评论(0) 推荐(0)