R语言逻辑回归Logistic选股因素模型交易策略及沪深300指数实证|附...
1.R语言对S&P500股票指数进行ARIMA+GARCH交易策略2.R语言改进的股票配对交易策略分析SPY—TLT组合和中国股市投资组合3.R语言时间序列:ARIMAGARCH模型的交易策略在外汇市场预测应用4.TMA三均线期指高频交易策略的R语言实现5.r语言多均线量化策略回测比较6.用R语言实现神经网络预测股票实例7.r语言预测波动...
R语言对S&P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略|附代码数据
使用R语言对S&P500股票指数进行ARIMA+GARCH交易策略R语言用多元ARMA,GARCH,EWMA,ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模R语言股票市场指数:ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析R语言多元CopulaGARCH模型时间序列预测R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险R语言中的时间序列分析模型:ARIMA-ARCH...
一串代码搞定!这个R语言包可以构建修正Poisson回归模型
在今年1月,R新发布了rqlm包,这款R包能够对二元结果进行修正poisson回归和最小二乘回归分析。此函数的处理方式与lm或glm类似,可通过family指定对二元数据进行模型拟合。此外,通过指定eform,可以将得到的系数和置信限转换为指数尺度。标准误差估计使用三明治包的标准鲁棒方差估计器进行计算。rqlm包进行修正pois...
【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例
回归模型探讨金融证券市场指数与成分股的变量关系金融市场中,很多变量相互依存但没有严格的函数关系,因此结合指数公式编制特有的线性回归模型形式,探讨金融证券市场指数与成分股的变量关系,进一步进行指数追踪。数据来源:(采集时间2023年2月27日):西南证券金点子财富管理终端2023年1月13日到2023年2月27日的上证50指数及...
R语言门限误差修正模型(TVECM)参数估计沪深300指数和股指期货指数...
在该区间里,现货价格远高于期货价格,排除手续费等交易成本后扔存在套利的可能性,可以买入现货卖出期货,从而获得套利收益。获取全文完整代码数据资料。本文选自《R语言门限误差修正模型(TVECM)参数估计沪深300指数和股指期货指数可视化》。
R语言DCC-GARCH模型对上证指数、印花税收入时间序列数据联动性...
GARCH方程中alpha+beta,说明收益率条件方差序列是平稳的,模型具有可预测性(www.e993.com)2024年9月15日。条件方差和收益率相关系数序列DCC条件相关系数预测条件相关波动率和相关系数forecast(dcc.fit,n.ahead=100)获取全文完整代码数据资料。本文选自《R语言DCC-GARCH模型对上证指数、印花税收入时间序列数据联动性预测可视化》。
R语言临床预测模型:分层构建COX生存回归模型STRATIFIED COX MODEL...
R语言临床预测模型:分层构建COX生存回归模型STRATIFIEDCOXMODEL、KM生存曲线、PH假设检验全文链接:httptecdat/?p=32046stratifiedcoxmodel是针对协变量不满足PHA提出的,这里的思想是对协变量分层(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。相关视频...
R语言GAMLSS模型对艾滋病病例、降雪量数据拟合、预测、置信区间...
GAMLSS模型是一种半参数回归模型,参数性体现在需要对响应变量作参数化分布的假设,非参数性体现在模型中解释变量的函数可以涉及非参数平滑函数,非参数平滑函数不预先设定函数关系,各个解释变量的非线性影响结果完全取决于样本数据。它克服了GAM模型和广义线性模型(GeneralizedLinearModels,GLM)的一些局限性(点击文末“阅...
R语言逻辑回归、方差分析 、伪R平方分析
系数和指数系数方差分析伪R平方模型的整体p值标准化残差图绘制模型Logistic回归示例怎么做测试Logistic回归可以使用glm(广义线性模型)函数在R中执行。该函数使用链接函数来确定要使用哪种模型,例如逻辑模型,概率模型或泊松模型。假设条件广义线性模型的假设少于大多数常见的参数检验。观测值仍然需要独立,并且...
R语言GARCH族模型:正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析...
对EGARCH(1,1)模型来说,无论收益率残差服从哪种分布,其方差方程中常数项和GARCH项系数均高度显著,然而均值方程和方差方程中的的ARCH项系数均不显著。GJR-GARCH模型GJR-GARCH模型即是在GARCH模型的基础上考虑到杠杆效应,引入一个虚拟变量来表示正负冲击对的影响。