이 논문은 RTS 지수의 수익성에 대한 GARCH 모델의 예를 사용하여 선형 및 비선형 조건부 변동성 모델의 예측 능력을 비교합니다. 10년 동안의 RTS 지수의 일일 종가를 기반으로 여러 매개변수 모델이 평가되고 다양한 길이의 수평선에 대한 일련의 변동성 예측이 작성되며 이에 따라 모델의 예측 능력이 선택된 기준에 따라 비교됩니다. 기준. 비선형 모델은 시계열의 관찰된 기능을 고려하기 위해 개발되었지만 도움을 받아 얻은 예측의 품질이 때때로 의심스럽습니다. 이 연구의 결과는 다른 연구의 결과를 보완합니다. 비선형 조건부 변동성 모델이 최상의 결과를 보여줍니다. 이 성공에 대한 가능한 설명은 비선형 모델이 상대적으로 짧은 범위에서 더 나은 예측을 제공하는 반면 긴 범위에서는 큰 오류를 줄 수 있다는 사실일 수 있습니다.
물론입니다. 감사합니다.
그러나 가치 사용에 대한 방대한 문헌이 있으며 금융 시장에서 특히 중요한 것이 있습니다. 어디선가 S&P500 지수인 500종목에 포함된 모든 종목의 예를 들어 가르치의 매개변수를 구하는 글이 있었다.
내가 읽은 것처럼(내 경험이 아니라 모든 것을 반복할 수는 없으며 매우 큰 볼륨임) 오늘날 가장 유망한 모델은 RealGARCH입니다. 접두사 Real은 이미 구현된 분산을 나타냅니다. 모델은 두 가지 분산을 사용합니다. 더 큰 기간과 사실이 있는 더 작은 기간입니다.
여기 있는 모든 사람들은 누군가가 땅을 파기 시작하도록 캠페인을 벌이고 있습니다. 나는 그런 동료가 있었지만 그는 가르치의 일부인 arime에 정착했습니다. 그리고 나 혼자에게는 너무 많은 일이 있습니다.
적절한 패키지를 가져갈 필요가 있으며 가장 흥미로운 것은 rugarch입니다. 우리는 평균, 실제로 ARCH를 모델링해야 하며 이러한 모델이 상당히 많습니다. EGARCH로 좋은 결과를 얻을 수 있으며 또한 분포를 모델링해야 합니다. 외환을 포함한 금융 시장에서 이 패키지를 적용한 결과를 다루는 출판물로 가득 차 있습니다. 기성품 코드, 예 자체는 일반적으로 매우 유익합니다.
rugarch에 주의를 기울이고 괜찮은 결과를 얻을 수 있다면 이 패키지가 Cpp에서 구현되고 코드가 열려 있는 것처럼 보입니다.
그러나 GARCH와 함께 운동하여 주목할만한 결과를 얻을 수 있다는 것은 사실이 아니기 때문에 Cpp와는 거리가 멀습니다. 어쨌든 R은 인터프리터이기 때문에 마이크로 리터가 아닌 R로 실험을 수행하는 것이 비교할 수 없을 정도로 더 편리합니다.
이 논문은 RTS 지수의 수익성에 대한 GARCH 모델의 예에서 선형 및 비선형 조건부 변동성 모델의 예측 능력을 비교합니다. 10년 동안의 RTS 지수의 일일 종가를 기반으로 여러 매개변수 모델이 평가되고 다양한 길이의 수평선에 대한 일련의 변동성 예측이 작성되며 이에 따라 모델의 예측 능력이 선택된 기준에 따라 비교됩니다. 기준. 비선형 모델은 시계열의 관찰된 기능을 고려하기 위해 개발되었지만 도움을 받아 얻은 예측의 품질이 때때로 의심스럽습니다. 이 연구의 결과는 다른 연구의 결과를 보완합니다. 비선형 조건부 변동성 모델이 최상의 결과를 보여줍니다. 이 성공에 대한 가능한 설명은 비선형 모델이 상대적으로 짧은 범위에서 더 나은 예측을 제공하는 반면 긴 범위에서는 큰 오류를 줄 수 있다는 사실일 수 있습니다.
San Sanych, 끔찍한 비밀을 말하겠습니다. MQL도요. 또한 통역사.
장작은 어디에서 왔습니까?
San Sanych, 끔찍한 비밀을 말하겠습니다. MQL도요. 또한 통역사.
나는 줄을 서서 또한 당신에게 덜 끔찍한 비밀을 공개합니다. ex4 및 ex5 파일은 기본 코드입니다. ))
유용한 정보:
http://keldysh.ru/papers/2013/prep2013_19.pdf
MA Ananiev, N.A. Mitin
RTS 지수 수익률의 예에서 선형 및 비선형 자기회귀 조건부 이분산성 모델의 비교
주석
이 논문은 RTS 지수의 수익성에 대한 GARCH 모델의 예를 사용하여 선형 및 비선형 조건부 변동성 모델의 예측 능력을 비교합니다. 10년 동안의 RTS 지수의 일일 종가를 기반으로 여러 매개변수 모델이 평가되고 다양한 길이의 수평선에 대한 일련의 변동성 예측이 작성되며 이에 따라 모델의 예측 능력이 선택된 기준에 따라 비교됩니다. 기준. 비선형 모델은 시계열의 관찰된 기능을 고려하기 위해 개발되었지만 도움을 받아 얻은 예측의 품질이 때때로 의심스럽습니다. 이 연구의 결과는 다른 연구의 결과를 보완합니다. 비선형 조건부 변동성 모델이 최상의 결과를 보여줍니다. 이 성공에 대한 가능한 설명은 비선형 모델이 상대적으로 짧은 범위에서 더 나은 예측을 제공하는 반면 긴 범위에서는 큰 오류를 줄 수 있다는 사실일 수 있습니다.
물론입니다. 감사합니다.
그러나 가치 사용에 대한 방대한 문헌이 있으며 금융 시장에서 특히 중요한 것이 있습니다. 어디선가 S&P500 지수인 500종목에 포함된 모든 종목의 예를 들어 가르치의 매개변수를 구하는 글이 있었다.
내가 읽은 것처럼(내 경험이 아니라 모든 것을 반복할 수는 없으며 매우 큰 볼륨임) 오늘날 가장 유망한 모델은 RealGARCH입니다. 접두사 Real은 이미 구현된 분산을 나타냅니다. 모델은 두 가지 분산을 사용합니다. 더 큰 기간과 사실이 있는 더 작은 기간입니다.
여기 있는 모든 사람들은 누군가가 땅을 파기 시작하도록 캠페인을 벌이고 있습니다. 나는 그런 동료가 있었지만 그는 가르치의 일부인 arime에 정착했습니다. 그리고 나 혼자에게는 너무 많은 일이 있습니다.
인터프리터가 부차적이어서가 아니라 R이 모델링을 위해 설계된 환경이기 때문에 더 편리합니다. (또는 주로)) 통계적.
그건 그렇고, R 언어가 해석 가능하다는 사실에도 불구하고 언어 자체는 스크립팅 언어이며 주로 문장에서 단어를 연결하는 역할을합니다. 기능 및 다양한 패키지를 제공합니다. 그리고 언어 자체는 프로그램 실행 시간 의 미미한 부분을 차지합니다.
따라서 R의 속도에 대한 모든 불만은 전혀 근거가 없습니다. 이것은 TS에서 R을 직접 사용하고 MQL에서 코드를 다시 작성하는 무의미함에 대한 것입니다.)
나는 전적으로 동의합니다. R은 통계 연구 및 개발을 위한 매우 잘 고안된 도구이며 이제 기계 모델링이 통계로 분류되었습니다. 또한 연구 결과를 산업용으로 활용하기가 매우 쉽습니다.
속도에 대해서는 전적으로 동의합니다. 내가 사용하는 알고리즘에서 µl당 계산할 때 성능이 향상될 가능성은 없습니다.
그리고 가장 중요한 것은 다시 작성할 필요가 전혀 없다는 것입니다. 이는 완벽하고 쉽게 결합되는 서로 다른 영역에 대한 서로 다른 도구이며 모든 것이 안정적으로 작동합니다.
가장 중요한 것은 ZX-Spectrum 컴퓨터에서 GOTO 및 INPUT 변수를 연구하는 것입니다.
나머지는 라이브입니다.
가장 중요한 것은 ZX-Spectrum 컴퓨터에서 GOTO 및 INPUT 변수를 연구하는 것입니다.
나머지는 라이브입니다.
흠, 80년대 후반에 많은 사람들이 글을 쓰는 능력 때문에 스스로를 프로그래머라고 여겼습니다))
LOAD ""그러나 이것이 없으면 단일 게임(그 다음 카세트 레코더에서)을 시작하는 것이 불가능했습니다.
문제는 순수 GARCH(1,1)가 실제로 실행 가능한 모델이 아니라는 것입니다.
적절한 패키지를 가져갈 필요가 있으며 가장 흥미로운 것은 rugarch입니다. 우리는 평균, 실제로 ARCH를 모델링해야 하며 이러한 모델이 상당히 많습니다. EGARCH로 좋은 결과를 얻을 수 있으며 또한 분포를 모델링해야 합니다. 외환을 포함한 금융 시장에서 이 패키지를 적용한 결과를 다루는 출판물로 가득 차 있습니다. 기성품 코드, 예 자체는 일반적으로 매우 유익합니다.
rugarch에 주의를 기울이고 괜찮은 결과를 얻을 수 있다면 이 패키지가 Cpp에서 구현되고 코드가 열려 있는 것처럼 보입니다.
그러나 GARCH와 함께 운동하여 주목할만한 결과를 얻을 수 있다는 것은 사실이 아니기 때문에 Cpp와는 거리가 멀습니다. 어쨌든 R은 인터프리터이기 때문에 마이크로 리터가 아닌 R로 실험을 수행하는 것이 비교할 수 없을 정도로 더 편리합니다.
유용한 정보:
http://keldysh.ru/papers/2013/prep2013_19.pdf
MA Ananiev, N.A. Mitin
RTS 지수 수익률의 예에서 선형 및 비선형 자기회귀 조건부 이분산성 모델의 비교
주석
이 논문은 RTS 지수의 수익성에 대한 GARCH 모델의 예에서 선형 및 비선형 조건부 변동성 모델의 예측 능력을 비교합니다. 10년 동안의 RTS 지수의 일일 종가를 기반으로 여러 매개변수 모델이 평가되고 다양한 길이의 수평선에 대한 일련의 변동성 예측이 작성되며 이에 따라 모델의 예측 능력이 선택된 기준에 따라 비교됩니다. 기준. 비선형 모델은 시계열의 관찰된 기능을 고려하기 위해 개발되었지만 도움을 받아 얻은 예측의 품질이 때때로 의심스럽습니다. 이 연구의 결과는 다른 연구의 결과를 보완합니다. 비선형 조건부 변동성 모델이 최상의 결과를 보여줍니다. 이 성공에 대한 가능한 설명은 비선형 모델이 상대적으로 짧은 범위에서 더 나은 예측을 제공하는 반면 긴 범위에서는 큰 오류를 줄 수 있다는 사실일 수 있습니다.
흠, 80년대 후반에 많은 사람들이 글을 쓰는 능력 때문에 스스로를 프로그래머라고 여겼습니다))
그러나 이것이 없으면 단일 게임(그 다음 카세트 레코더에서)을 시작하는 것이 불가능했습니다.
이것은 우리 고유의... 그리고 따뜻합니다.
이것은 우리의 FSE입니다.))
흠, 80년대 후반에 많은 사람들이 글을 쓰는 능력 때문에 스스로를 프로그래머라고 여겼습니다))
그러나 이것이 없으면 단일 게임(그 다음 카세트 레코더에서)을 시작하는 것이 불가능했습니다.
6살 때 첫 스승을 선물로 받았을 때
로드가 뭐라고 썼는지 기억이 안나네요...