上一页 1 ··· 333 334 335 336 337 338 339 340 341 ··· 423 下一页
2022年3月20日
【视频】文本挖掘：主题模型（LDA）及R语言实现分析游记数据
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(417) 评论(0) 推荐(0)
拓端tecdat|R语言ARMA GARCH COPULA模型拟合股票收益率时间序列和模拟可视化
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(199) 评论(0) 推荐(0)
拓端tecdat|R语言向量自回归VAR的迭代多元预测估计 GDP 增长率时间序列
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(338) 评论(0) 推荐(0)
2022年3月12日
拓端tecdat|Python用Markowitz马克维兹有效边界构建最优投资组合可视化分析四只股票
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(656) 评论(0) 推荐(0)
拓端tecdat|MATLAB用Lasso回归拟合高维数据和交叉验证
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(361) 评论(0) 推荐(0)
【视频】线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例
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(1571) 评论(0) 推荐(0)
拓端tecdat|R语言多变量广义正交GARCH（GO-GARCH）模型对股市高维波动率时间序列拟合预测
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(174) 评论(0) 推荐(0)
R语言样条曲线、分段线性回归模型piecewise regression估计个股beta值分析收益率数据
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(614) 评论(0) 推荐(0)
2022年3月6日
【视频】LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用|数据分享
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(414) 评论(0) 推荐(0)
拓端tecdat|R语言用收缩估计股票beta系数回归分析Microsoft收益率风险
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(191) 评论(0) 推荐(0)
上一页 1 ··· 333 334 335 336 337 338 339 340 341 ··· 423 下一页