Продолжая мои исследования в области моделирования временных серий, я решил изучить авторегрессивные и условные гетероскедатичные модели. В частности, я взял авторегрессивную модель ARIMA и общую авторегрессивную гетероскедатичную модель GARCH, так как на них часто сылаются в финансовой литературе. Далее следует описание того, что я узнал об...
https://habrahabr.ru/post/243211/
这里有一个关于NS再训练的好帖子，我复制了结果，我的ARIMA预测相吻合，但NS给我的东西不同:)
上面的链接只是NS的一个杀手锏，因为ARIMA是一个在金融市场上用途非常有限的模型。
这篇文章没有测试ARCH，所以完全不可能说这个模型在未来会有什么表现。
我们必须处理好GARCH。然后为了完善初始数据，这些模型应与机器学习一起应用。
我们需要做GARCH。然后将这些模型与机器学习一起应用，完善输入数据。
是的，我的思想的火车似乎正在朝着理解它的方向前进
给出的链接对NS来说简直是杀手锏，因为ARIMA是一个对金融市场应用非常有限的模型。
这篇文章没有测试ARCH，所以完全不可能说这个模型在未来会有什么表现。
我们必须处理好GARCH。然后，这些模型必须与机器学习一起应用，以完善初始数据。
你用过azure机器学习工作室吗？ 我觉得它很不错。
训练好的模型存储在云端，结果可以通过网络服务检索，绕过各种dlls。最初的版本是免费的。它支持R。
你使用过Azure机器学习工作室吗？ 我认为它非常酷。
训练好的模型存储在云端，结果可以通过网络服务检索，绕过各种dlls。最初的版本是免费的。R支持。
不，我没有。
我对创新极为怀疑。我总是试图回答一个问题：如果我跟着进度走，我的利润会不会增加，至少在我的梦里。
和云...它在哪里？因此，网络中断了，但电脑还在，你可以工作。
我还没有试过。
我对创新极为怀疑。我总是试图回答一个问题：如果我跟着进度走，我的利润会不会增加，至少在我的梦里。
和云...它在哪里？因此，网络中断了，但电脑还在，你可以工作。
没有互联网，你就无法工作 :)我几乎完全转到了云端......如果系统崩溃或电脑死亡，我恢复它，没有问题......我甚至去了一个没有笔记本的地方，去了别人的地方，从云端取回了我需要的东西。而你自己在云中的神经元网是一个真正的嗡嗡声，你可以出售与它的连接，人们会与机器人连接并进行交易。另外，那里的学习曲线非常快。
是的，我的意识的列车似乎正在走向理解它
我的想法是这样的：我从TA转到了ARIMA。我没有得到任何实际的结果。ARIMA能够处理的金融行是极其罕见的。然后我转到了机器学习。在这里，我设法得到了实际的结果，但我并不满意。现在我回到了GARCH，并惊讶地发现有大量关于GARCH模型在金融市场（包括外汇）上的应用的出版物。这是针对实际缺乏类似的MO出版物的情况。
为什么会这样呢？
我的想法兜兜转转：我离开TA是为了ARIMA。我没有得到任何实际的结果。ARIMA能够处理的金融行是极其罕见的。然后我转到了机器学习。在这里，我设法得到了实际的结果，但我并不满意。现在我回到了GARCH，并惊讶地发现有大量关于GARCH模型在金融市场（包括外汇）上的应用的出版物。这是针对实际缺乏类似的MO出版物的情况。
为什么会这样呢？
嗯，因为GARCH是一个现成的有意义的模型，而MO仅仅是MO。我买了一本关于高等教育的教科书，里面有Garch)。
我的想法转来转去：我从TA到ARIMA。我没有得到任何实际的结果。ARIMA能够处理的金融行是极其罕见的。然后我转到了机器学习。在这里，我设法得到了实际的结果，但我并不满意。现在我回到了GARCH，并惊讶地发现有大量关于GARCH模型在金融市场（包括外汇）上的应用的出版物。这是对实际缺乏类似的MO出版物的反对。
为什么会这样呢？
这是我发现的东西。
http://www.quantalgos.ru/?p=2037
这是我发现的东西。
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谷歌garch、GARCH、rugarch、ARCH测试、APARCH和其他。Garch在金融市场的使用和其他变化。巨大的清单。
钩出了一个拱门的清单。名单上的任何一个人，你的分数都能达到你的眉毛。
PS
目前正在尝试用rugarch软件包中的斜面学生掌握APARCH模型。
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附上一份拱门的清单。名单上的任何一个人，你的分数都能达到你的眉毛。
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目前正在尝试用rugarch包中的斜面学生掌握APARCH模型。
而预测将是 "万岁！"
顺便说一下，这就是他们所说的："是的"，只要波动率低，就很好。
举个例子，有一个对冲基金是基于GARCH的应用，但市场一跌就完蛋了。