这篇文章讨论了自回归综合移动平均模型 (ARIMA) 和自回归条件异方差模型 (GARCH) 及其在股票市场预测中的应用
在大数据的趋势下,我们经常需要做预测性分析来帮助我们做决定。其中一个重要的事情是根据我们过去和现在的数据来预测未来。这种方法我们通常被称为预测
与基于自回归语言建模的预训练处理方法相比,基于自编码的预训练处理方法(比如BERT)具有良好的双向上下文建模能力。然而,由于依赖于使用掩码破坏输入,BERT忽略了掩码位置之间的依赖关系,并出现了预训练-微调(pretrain-finetune)差异。
XLNet:NLP领域中一个新的预训练方法,相比BERT可以显著提高20个任务的准确率。
时间序列为预测未来数据提供了方法。根据先前的值,时间序列可用于预测经济,天气的趋势。时间序列数据的特定属性意味着通常需要专门的统计方法
近期,由卡耐基梅隆大学和谷歌大脑提出的全新 XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现,而且还开放了源码,今天我们来讨论一下这篇论文。
本文应用R软件技术,分别利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、时间序列模型对从2016到2100年的世界人口进行预测
原文:https://towardsdatascience.com/what-is-xlnet-and-why-it-outperforms-bert-8d8fce710335towardsdatascience.com
根据频率,时间序列可以是每年(例如:年度预算),每季度(例如:支出),每周(例如:销售数量),每天(例如天气),每小时(例如:股票价格),分钟(例如:来电提示中的呼入电话),甚至是几秒钟(例如:网络流量)。
在本文中,波动率是众多定价和风险模型中的关键参数,例如BS定价方法或风险价值的计算。在这个模型中,或者说在教科书中,这些模型中的波动率通常被认为是一个常数
在当下,人工智能的浪潮席卷而来。从AlphaGo、无人驾驶技术、人脸识别、语音对话,到商城推荐系统,金融业的风控,量化运营、用户洞察、企业征信、智能投顾等,人工智能的应用广泛渗透到各行各业,也让数据科学家们供不应求。Python和R作为机器学习的主流语言,受到了越来越多的关注。数据学习领域的新兵们经常不清楚如何在二者之间做出抉择,本文就语言特性与使用场景为大家对比剖析。 一.Python和R的概念与特性 Python是一种面向对象、解释型免费开源高级语言。它功能强大,有活跃的社区支持和各式各样的类库,同时具
使用ARIMA模型,您可以使用序列过去的值预测时间序列(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
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 。
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
最近我们被客户要求撰写关于MARKOV REGIME SWITCHING的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文提供了一个在统计模型中使用马可夫转换模型模型的例子,来复现Kim和Nelson(1999)中提出的一些结果。它应用了Hamilton(1989)的滤波器和Kim(1994)的平滑器 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ) 。
本文提供了一个在统计模型中使用马可夫转换模型模型的例子,来复现Kim和Nelson(1999)中提出的一些结果。它应用了Hamilton(1989)的滤波器和Kim(1994)的平滑器
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
感谢清华大学自然语言处理实验室对预训练语言模型架构的梳理,我们将沿此脉络前行,探索预训练语言模型的前沿技术,红框中为已介绍的文章,绿框中为本期介绍的XLNet,欢迎大家留言讨论交流。
Google在今年Next大会中发布了一系列支援机器学习生命周期各阶段的工具,其中包括了AI平台笔记本,这是一个代管服务,供使用者以最新的资料科学与机器学习开发框架,创建JupyterLab执行个体服务,现在Google宣布在AI平台笔记本支援R语言。
之前说了,分析时间序列和回归一样,目的都是预测。在回归里面,我们有一元回归于多元回归,在时间序列里面,我们有自回归。与一元、多元一样,我们分为一阶与多阶自回归。其实还是那样的理念,只不过之前是变量与应变量,现在则是存在时滞的序列之间的关系而已。
在我之前的文章什么是XLNet,它为什么比BERT效果好?中,我主要讨论了XLNet (AR语言模型)和BERT (AE语言模型)之间的区别以及重排列语言建模。
NumPy是Numerical Python的简写,是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。NumPy还包括其他内容:
在建议用于预测已实现波动率的模型中,Corsi的HAR-RV在性能和简便性方面均脱颖而出。 “ HAR-RV”代表已实现波动性的异质自回归模型,并且基于所谓的“异质市场假说”。这表明,金融市场是人们以不同的频率行事的相互作用(例如,以高频率运行的公司,日内交易的交易商和低频率的机构投资者)。每一类市场都会以不同的频率引起波动,这将在一定程度上影响彼此。从这些考虑出发,想到了独立但联合地对每个波动频率建模的想法。这使我们得出以下结构非常简单的模型:
本文展示了如何基于基础ARMA-GARCH过程(当然这也涉及广义上的QRM)来拟合和预测风险价值(Value-at-Risk,VaR)
之前讲了AR模型,与之对应的是MA模型,也就是移动平均模型。与AR模型类似,只不过,之前是由不同阶滞后的序列拟合出yt,而现在是不同阶滞后的白噪音拟合。说白了,就是我们认为yt是白噪音的线性加权。同样的,我们利用R语言自带的函数来实现MA的学习。
在当前海量数据和资源的情况下,面对客户需求,如何找准需求标的和问题核心,并围绕该目标问题挖掘数据、确定市场重要关联因素、分层分类筛选可能关联因素,是当前数据分析运用的关键
预训练语言模型(Pre-trained Language Model)的应用,使得原本无法针对各种语境变化的静态词向量表征,向着真正基于语境的语义特征表示(Contextual Word Representation)演进。而Transformer[1]的出现,无疑让这次演进焕发出了勃勃生机。
我将建立道琼斯工业平均指数(DJIA)日交易量对数比的ARMA-GARCH模型。 ``
面向对象是一种对现实世界理解和抽象的方法,当代码复杂度增加难以维护的时候,面向对象就会显得非常重要。学过Java和Javascript两种语言的话,不难理解面向对象。
本来Cuda用的挺好,为了Apple,放弃Cuda,改投OpenCl。好不容易OpenCl也算熟悉了,WWDC2018又宣布了Metal2,建议大家放弃OpenCl,使用Metal Performance Shaders。 Apple是一个富有“革命性”创新力的公司,很多创新,会彻底的放弃原有的积累。不断带来新能力的同时,也让人又爱又恨。 下面是一个例子,用于演示如何使用Metal+Shader来加速mac的大规模数据计算。 主程序使用swift。随机生成一个大规模的整数数组,然后分配到GPU内核上
刚开始学习数据科学的人都会面对同一个问题: 不知道该先学习哪种编程语言。 不仅仅是编程语言,像Tableau,SPSS等软件系统也是同样的情况。有越来越多的工具和编程语言,很难知道该选择哪一种。 事实是,你的时间有限。学习一门新的编程语言相当于一项巨大的投资,因此在选择语言时需要有战略性。 很明显,一些语言会给你的投资带来很高的回报(付出的时间和金钱投资)。然而其他语言可能是你每年只用几次的纯粹辅助工具。 我给你的建议就是:先学习R语言 专注于一种语言 在说明为什么你应该学习R语言之前,我想强调的是,在开始
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R语言可以比作独孤九剑, 函数都是写好的, 包也是写好的, 直接用就可以了, 功能强大. 就像独孤九剑, 学起来不需要任何基础, 学会之后很强大, 破刀式, 破剑式, 破枪式等等, 可以应对很多问题. 但是如果你想在此基础上更上一层楼, 就难于登天了, 因为你没有基础, 向上走一点, 真的是牵一发而动全身, 进入了编程能力的天花板.
我们被客户要求撰写关于气象集成预报技术的研究报告,包括一些图形和统计输出。 随着天气预报技术的发展,数值预报产品日益丰富,预报方法多种多样 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** )。
R语言是用于统计分析,图形表示和报告的编程语言和软件环境。 R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建,目前由R语言开发核心团队开发。
R是一种用于分析数据的领域特定语言。为什么数据分析需要自己的领域特定语言(DSL) ? R语言擅长些什么,不擅长什么?开发人员该如何利用R语言的优势并减轻其弱点? 在GOTO Conference中,
布朗运动的数学模型(也称为随机游动)也可以用来描述许多现象以及微小颗粒的随机运动, 如股市的波动和在化石中的物理特性的演变。
R编程语言在数字分析与机器学习领域已经成为一款重要的工具。随着机器逐步成为愈发核心的数据生成器,该语言的人气也必然会一路攀升。不过R语言当然也拥有着自己的优势与缺点,开发人员只有加以了解后才能充分发挥它的强大能力。 R语言的优势 正如Tiobe、PyPL以及Redmonk等编程语言人气排名所指出,R语言所受到的关注程度正在快速提升。作为一款诞生于上世纪九十年代的语言,R已经成为S统计编程语言的一类实现方式。已经拥有十八年R编程经验的高校教授兼Coursera在线平台培训师Roger Peng指出,“R
“预测非常困难,特别是关于未来”。丹麦物理学家尼尔斯·波尔(Neils Bohr)
本文为客户提供咨询,让个人购买人员了解美国国债期货的特性,以便于进行个人投资及管理。
从这个XML文件中,我想创建一个具有ID,name 列的R数据框。请注意,name和ID应包含变量的所有级别。
现在,分位数回归已被确立为重要的计量经济学工具。与均值回归(OLS)不同,目标不是给定x的均值,而是给定x的一些分位数 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** )。
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使用ARIMA模型,您可以使用序列过去的值预测时间序列。在本文中,我们从头开始构建了一个最佳ARIMA模型,并将其扩展到Seasonal ARIMA(SARIMA)和SARIMAX模型。
摘要:Revolution Analytics已经提供了一个商业级R语言发行版Revolution R Enterprise,作为一个用于统计分析和基于数据图形渲染的开源编程语言,R语言人气甚高,已在金融、制药、新闻传媒和市场营销等行业获广泛使用。 【编者按】“收集数据只是第一步,分析数据才是关键”,R语言的发展满足了大数据时代统计编程的需求,然而开源环境下的R语言面临着诸多问题,商业支持或许会给R语言带来更好的发展,Revolution Analytics首先推出了AdviseR,CF
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