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摘要: 原文链接:http://tecdat.cn/?p=22788 原文出处:拓端数据部落公众号 Python计算获得多资产投资组合的风险度量。 关键概念 随着价格的变动,投资经理所持有的市场价值也会发生变化。后者就是所谓的市场风险,衡量它的最流行的方法之一是定义为风险价值。风险本身被看作是实际收益和期望 阅读全文
posted @ 2021-06-29 01:09 拓端tecdat 阅读(723) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 原文链接:http://tecdat.cn/?p=22772 原文出处:拓端数据部落公众号 我们经常使用的一个关系性指标是相关性。通过可以利用数据框架和绘图来帮助探索相关关系。 本文先创建了相关关系的关系数据框,然后绘制了关系结构。 库 我们将使用以下库。 library(tidyverse) li 阅读全文
posted @ 2021-06-29 01:07 拓端tecdat 阅读(152) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 原文链接:http://tecdat.cn/?p=22762 原文出处:拓端数据部落公众号 主成分分析法是数据挖掘中常用的一种降维算法,是Pearson在1901年提出的,再后来由hotelling在1933年加以发展提出的一种多变量的统计方法,其最主要的用途在于“降维”,通过析取主成分显出的最大的 阅读全文
posted @ 2021-06-29 01:06 拓端tecdat 阅读(309) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 原文链接:http://tecdat.cn/?p=22739 原文出处:拓端数据部落公众号 这个例子说明了一个函数拟合的神经网络如何根据测量结果来估计脂肪百分比(BFP) 。 问题:估计脂肪百分比 在这个例子中,我们试图建立一个神经网络来估计一个人的脂肪百分比,这个人由13个物理属性描述。 年龄 体 阅读全文
posted @ 2021-06-29 01:04 拓端tecdat 阅读(201) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 原文链接:http://tecdat.cn/?p=22732 原文出处:拓端数据部落公众号 关联规则挖掘是一种无监督的学习方法,从交易数据中挖掘规则。它有助于找出数据集中的关系和一起出现的项目。在这篇文章中,我将解释如何在R中提取关联规则。关联规则模型适用于交易数据。交易数据的一个例子可以是客户的购 阅读全文
posted @ 2021-06-09 18:51 拓端tecdat 阅读(356) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 原文链接:http://tecdat.cn/?p=22721 原文出处:拓端数据部落公众号 Lease Absolute Shrinkage and Selection Operator(LASSO)在给定的模型上执行正则化和变量选择。根据惩罚项的大小,LASSO将不太相关的预测因子缩小到(可能)零 阅读全文
posted @ 2021-06-09 17:44 拓端tecdat 阅读(916) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 原文链接:http://tecdat.cn/?p=22702 原文出处:拓端数据部落公众号 摘要 贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注,本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数(RQ)中的变量选择,带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯。还包括总结结果、绘制路径图、后验直方图、自相关图和绘制 阅读全文
posted @ 2021-06-09 17:39 拓端tecdat 阅读(851) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 原文链接:http://tecdat.cn/?p=22692 原文出处:拓端数据部落公众号 在过去十年中,人们对高频交易和模型的兴趣成倍增长。虽然我对高频噪音中出现信号的有效性有一些怀疑,但我还是决定使用GARCH模型研究一下收益率的统计模型。与每日和较低频率的收益不同,日内高频数据有某些特殊的特点 阅读全文
posted @ 2021-06-09 17:35 拓端tecdat 阅读(600) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 原文链接:http://tecdat.cn/?p=22673 原文出处:拓端数据部落公众号 方法 Prophet异常检测使用了Prophet时间序列预测。基本的Prophet模型是一个可分解的单变量时间序列模型,结合了趋势、季节性和节假日效应。该模型预测还包括一个围绕估计的趋势部分的不确定性区间。另 阅读全文
posted @ 2021-06-09 17:32 拓端tecdat 阅读(1145) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 原文链接:http://tecdat.cn/?p=22665 原文出处:拓端数据部落公众号 摘要 状态空间建模是一种高效、灵活的方法,用于对大量的时间序列和其他数据进行统计推断。本文介绍了状态空间建模,其观测值来自指数族,即高斯、泊松、二项、负二项和伽马分布。在介绍了高斯和非高斯状态空间模型的基本理 阅读全文
posted @ 2021-06-09 17:29 拓端tecdat 阅读(365) 评论(0) 推荐(0)
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