从历史上来看,至少通过标普500指数衡量的“股市”一直有着史诗般的表现——特别是与其它几乎所有大类资产对比时更能印证这一点。无论你是按地理位置(例如美国,发达国家,新兴市场),风格(例如价值,动量)或类型(例如股票,债券,商品)来看其他大类资产,一件事是非常明显的:标普500指数是当之无愧的王。
我们正处于一个不确定的环境中,这也反映在金融市场上。您会遇到很多问题,例如COVID19将如何影响金融市场,股市将下跌多少,何时结束以及如何结束。在本文中,我们将分析并借鉴过去的流行病信息来回答这些问题并对未来市场进行预测。
Prophet已经创建了所需的模型并匹配数据。Prophet在默认情况下为我们创建了变化点并将它们存储在.changepoints中。默认情况下,Prophet在初始数据集的80%中添加了25个变化点。在初始化prophet时,可以使用n_changepoints参数更改点的数量(例如,model= prophet (n_changepoints=30))
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在传统的金融理论中,理性和同质的投资者是核心假设之一,表明每个投资者都有相同的信息,从而做出同样的决定。然而,投资者显然是不均衡的,信息的不对称在股市中很普遍。当知情投资者优先考虑某种类型的资产时,该类资产可能包含更多隐含信息。
实际上很难在该图上将重要的东西可视化:收益之间的相关性。它不是点(单变量,具有预期收益和标准差),而是有效边界。例如,这是我们的相关矩阵
R本身提供了超过50个数据集,同时在功能包(包括标准功能包)中附带了更多的数据集。R自身提供的数据集存放在自带的datasets程序包中。
最近币价大涨,恰巧适逢贸易战升级,美国制裁伊朗等等国际经济政治摩擦,于是有不少能人异士开始长篇大论比特币在宏观经济层面的避险属性,说的我差点都信了。
需要说明的一点是,如果我们假设所有的单个资产收益率都服从正态分布,资产组合的收益率是单个资产收益率的加权和,也服从正态分布,这种情况下,计算VaR只需要对组合的波动率给出估计。如果单个资产收益率不服从正态分布,比如t分布,渐进t分布等等,组合的分布并不是非常容易刻画,因此本篇的实证都假设单个资产收益率均服从正态分布,对于其他分布的建模需要用到copula等模型,在之后几篇中会总结。
风险价值 (VaR) 是金融风险管理中使用最广泛的市场风险度量,也被投资组合经理等从业者用来解释未来市场风险
从Engle在1982发表自回归条件异方差(ARCH)模型的论文以来,金融时间序列数据的波动性就倍受关注。同时,近几年又出现了研究股票市场的波动传递性
在金融建模的背景下,随机建模迭代随机变量的连续值,这些值彼此不独立。非独立的意思是虽然变量的值会随机变化,但其起点将取决于其先前的值,因此取决于其先前的值,依此类推;这描述了所谓的随机游走。
本文做SV模型,选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。
Robert Carver是一位CTA策略研究与实战领域活跃的分享者,他的书Systematic Trading清晰且系统的介绍了如何构建一套多品种多周期的CTA交易系统。知乎上有小伙伴分享了系统的读书笔记:
本文将说明金融数学中的R 语言优化投资组合,Fama-French三因子(因素)模型的实现和使用。
大家好,欢迎阅读 Python 和 Pandas 数据分析系列教程。 Pandas 是一个 Python 模块,Python 是我们要使用的编程语言。Pandas 模块是一个高性能,高效率,高水平的数据分析库。
本文是 #用 Stata 画个图#系列的第1讲, 是对 Stata 的画图功能与绘图类型的概括性介绍。
最近我们被客户要求撰写关于Fama-French三因子模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。
今天小编就来汇总一下R中表格(Table) 绘制方法,让你的数据展示不再单一。这里主要包括单一表格绘制和可视化+表格 两个方面。虽然表格制作可能Excel更擅长,但考虑到连贯性等问题,这里这里还是觉得有必要介绍一下,具体内容如下:
风险价值 (VaR) 是一种统计数据,用于量化公司、投资组合在特定时间范围内可能发生的财务损失程度
让我们开始吧。 我们将在不同的操作系统上安装 NumPy 和相关软件,并查看一些使用 NumPy 的简单代码。 正如“序言”所述,SciPy 与 NumPy 密切相关,因此您会在本章中看到 SciPy 这个名字。 在本章的最后,您将找到有关如何在线获取更多信息的指南,如果您陷入困境或不确定解决问题的最佳方法。
最近有客户的 shareplex 因为一些稀奇古怪的原因又挂了,由于邮件告警问题,没有及时通知到,并且归档已经被删除,备份也追溯不回丢失的归档日志。
Zipline 是一个用于回测的 Pythonic 事件驱动系统,由众包投资基金 Quantopian开发和使用,作为回测和实时交易引擎。自 2020 年底关闭以来,托管这些文档的域名已过期。该库在Stefan Jansen所著的《机器学习算法交易》一书中被广泛使用,他正努力保持该库的更新,并使其对读者和更广泛的 Python 算法交易社区可用。
在开始之前,首先要说明的是串口通信所用到的 SerialPort 类并不包含在 System.Device.Gpio NuGet 包中,而是在 System.IO.Ports NuGet 包中。之所以在这里介绍串口通信,是因为在嵌入式中串口通信是与其他设备进行交互的一种重要方式,而且在某些没有屏幕的设备中充当着程序调试的工具。
做股票量化分析,获取股票行情数据是第一步,结合网上的信息,和我用过的一些东西,做个总结。以后有新信息,逐步完善。
前几日,《Systematic Trading》的作者,在其博客中探讨了这样一个问题,当市场波动加剧时是否应该调整动量策略的参数(从长周期到短周期)?
本文比较了几个时间序列模型,以预测SP500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益序列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比较 。最后,提出了集合预测算法 。
量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者,荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖,连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 预测已实现的波动率对于交易信号和头寸管理至关重要。诸如GARCH和HAR等计量经济学模型,以相当直观和透明的方式,根据过去的收益预测未来的波动率。然而,递归神经网络已成为一个重要的竞争对手。神经网络是一种自适应机器学习方法
深圳市迅雷网络技术有限公司(纳斯达克股票代码:XNET)成立于2003年,是全球领先的共享计算与区块链技术创新企业,同时也是中国用户最多,历史最悠久的互联网品牌之一。
AJAX = 异步 JavaScript 和 XML。 AJAX 是一种用于创建快速动态网页的技术。 通过在后台与服务器进行少量数据交换,AJAX 可以使网页实现异步更新。这意味着可以在不重新加载整个网页的情况下,对网页的某部分进行更新。
零售电商平台及ISV商家对物流api接口的需求有很多,今天我们主要分享的就是快递鸟快递单号查询接口的对接指南,快递单号查询接口对接的应用场景有很多,很多场景会遇到,最主要的就是电商网站用户打开“我的订单”时调用此API显示物流信息详情,电商管理后台的物流系统,客服在对账前查询所有运单的签收状态,并追踪问题,电商平台对商家物流管控,要求必须在多久快递必须发出要看到揽件状态,多久必须收到货物看到签收状态,根据这些状态对商家管控从而提高用户的整体满意度。
众所周知,现在移动端流量占比是越来越重,尤其是app抢占了大量的移动端入口流量,而搜索引擎中移动端的流量也不容忽视,前面本渣渣有分享过百度搜索下拉词的挖掘采集工具及源码,今天就为大家分享Python百度移动端搜索下拉词采集工具及源码。
通过前面一系列的博客的梳理,学习了一下Java基础的编程知识,从我自己的感觉上来说,Java与c++的差距并不是很大,Java将c++做了更进一步的抽象,同时丢弃了c++中一些容易出错和难懂的部分。Java的基础语法比起c++来说要简单很多。但是Java与c++一样,不能光学基础语法,还得从应用角度来学习它,使用它来做一些真真的项目。 从现在开始博客内容从Java的基础过渡到了Java2E的学习
Rauscher是P-16飞机的顾问,而Boesch则有收集历史文献的本领,Z4手册正好就在他的收藏中。
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FFmpeg 本身是 LGPL 的,但是 FFmpeg 可以引入其他第三方库,比如 libfdkaac 是 nonfree 的,就有可能存在专利收费的法律风险。
这是小试牛刀系列最后一集。前几集我们了解了PDMS采用Addin方式做二次开发的技术架构和最基本的开发方法,也实现了很多基本的功能效果。这几集的学习,我觉得算是管中窥豹吧,离真正的入门还有一些的距离。小试牛刀作为一个入门级的学习笔记系列,基本涵盖了最初级的开发内容,也因为下半年事情特别多,暂时没有时间继续深入研究,所以小试牛刀系列就到此为止了,等忙完这一阵子会继续与大家一起研究和分享,小工具下载和安装说明见最后。
gcc工具链是一个复杂而又巧妙的工程,随着riscv上层软件的逐渐完善,工具链和底层系统软件的开发也显得尤为重要。深入理解gcc的原理,能够更好的对计算机体系结构有一个完整的了解。
MySQL不支持数组。但有时候需要组合几张表的数据,在存储过程中,经过比较复杂的运算获取结果直接输出给调用方,比如符合条件的几张表的某些字段的组合计算,MySQL临时表可以解决这个问题.临时表:只有在当前连接情况下, TEMPORARY 表才是可见的。当连接关闭时, TEMPORARY 表被自动取消。必须拥有 create temporary table 权限,才能创建临时表。可以通过指定 engine = memory; 来指定创建内存临时表。
item得分的计算通常用于召回并且配合用户兴趣画像一同使用。item得分计算的方式可以归为三类:
文章目录 《计算机系统基础》——数据的表示 移码 整数 无符号整数 (Unsigned integer) 带符号整数(Signed integer) 测试代码 浮点数 表示范围 IEEE 754标准 例子 规格化数 0 +∞/-∞ 非数 非规格数 《计算机系统基础》——数据的表示 移码 🚀🚀移码:将每一个数值加上一个偏置常数。通常,当编码位数为n时,bias取 2n-1 或 2n-1-1。 🚀🚀比如当n为4的时候,bias= 23 ,所以-8 = 0000B(-8 + 8)。之所以要用移码,主要
图 1 PRONETA Basic 是一款基于 PC 的免费软件工具,提供了以下用于协助 PROFINET 工厂调试的功能:
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