Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测 / 开普饭

我们都知道量化投资的核心是模型,模型的核心是因子.这在市场容量巨大的中性Alpha策略中体现的尤为明显,所以如何去寻找稳定有效的因子成为我们写出一个成熟盈利的量化策略的第一步. 众所周知,模型是量化投 ...

七禾网今年是国际经济形势动荡的一年,也为CTA商品期货管理类策略提供了难得的中大级别波动率机会,很多交易者都取得了亮眼的业绩,在某些品种重仓的交易者或者CTA基金更是吸引了不少眼球.有第三方基金研究 ...

<俄罗斯经济评论>金融分析师姚俊文原标题:卢布汇率的剧烈波动及其应对策略近期卢布对美元汇率大幅波动,频频出现过山车现象,从2月12日至今,巳出现4次暴升暴跌,最夸张是上周五(3月5日 ...

今天我们讲一讲的招商双债(161716)的投资方法,把一款中低风险产品"超频"成年化收益20%(过去平均套利收益率,不代表未来收益)的投资方式. 上周创刊号南方原油套利深度分析,是 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=3889 此示例显示如何估计条件均值和方差模型. 加载数据并指定模型加载NASDAQ数据 .为了使数值平稳,将数据转换为收益率.建立AR(1)和G ...

大家好,我是Python小叮当. 最近有朋友在问怎么做用户分群,刚好看到有个RFM客户价值模型,就移过来用python简单演示一下,感觉还是有一定的作用的. > RFM模型是衡量客户价值和客户创 ...

DL框架之Keras:深度学习框架Keras框架的简介.安装(Python库).相关概念.Keras模型使用.使用方法之详细攻略相关文章DL框架之Keras:Python库之Keras库的简介.安装. ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22966 逻辑回归是一种拟合回归曲线的方法,y=f(x),当y是一个分类变量时.这个模型的典型用途是在给定一组预测因素x的情况下预测y,预测因素可以 ...

LSTM是一种时间递归神经网络,适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件.在自然语言处理.语言识别等一系列的应用上都取得了很好的效果. <Long Short Term Memor ...

ML之xgboost:基于xgboost(5f-CrVa)算法对HiggsBoson数据集(Kaggle竞赛)训练(模型保存+可视化)实现二分类预测数据集简介 Dataset之HiggsBoson: ...

ML之xgboost&GBM:基于xgboost&GBM算法对HiggsBoson数据集(Kaggle竞赛)训练(两模型性能PK)实现二分类预测输出结果 finish loading ...

农业遥感与作物模型专注农业遥感.作物模型和农田环境等领域. 242篇原创内容公众号摘要由于缺乏全球范围内直接的碳.水和能量通量观测,因此很难对土地表面模型(LSM)进行校验.越来越多的基于遥感 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=17725 主要观点巴斯Bass扩散模型已成功地用于预测各种新推出的产品以及成熟产品的市场份额. 该模型的主要思想来自两个来源: 消费者不受社会影响 ...

Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测