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
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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
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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
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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
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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
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