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R语言软件套保期限GARCH、VAR、OLS回归模型对沪深300金融数据可视化分析

p=34670 金融市场的波动性一直是投资者和决策者关注的焦点之一。为了应对市场波动的风险，套保成为了一种重要的金融手段。...求数据的对数收益率 对数收益率是衡量资产收益率波动性的一种指标，通常用于分析股票、期货等金融资产的收益情况。在这里，我们通过计算股票和期货的对数收益率来分析市场的波动情况。...#期货 F=diff(log( (as.numeric(as.character(data2$IF1502收盘价[1: 33 ]))))) 这段代码通过R语言对数据进行了处理，计算了股票和期货的对数收益率...对数收益率的计算可以帮助我们更好地理解市场的波动性和风险。 查看数据的时间序列图 时间序列图是一种常用的数据可视化方法，可以直观地展现数据的走势和周期性。...ADFtest 单位根检验 单位根检验是时间序列分析中常用的方法，用于检验序列的平稳性和趋势性。在这里，我们通过ADFtest对股票和期货的价格序列进行单位根检验。

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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

大部分收盘价集中在0线周围，因此满足garch建模的基本前提，从数据可以看出，股指日对数收益率的均值很小，可以认为是0。...收益率的分布具有正的偏度，所以分布的尾部略向右拖，表明盈利的概率要大于亏损的概率。峰度值大于正态分布的峰度（正态分布的峰度为3），这反映了收益率分布具有尖峰厚尾的特征。下面再进行上证指数时序特征分析。...观察上证指数时序图，收益率的确存在明显的聚类效益（即一次大的波动后往往伴随着另一次大的波动）。...DF是负值） P值小于0.01（0.05） 拒绝原假设，不存在单位根，序列平稳 从adftest单位根检验的结果来看，p值为0.05，因此拒绝原假设。...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。

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    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|附代码数据

    大部分收盘价集中在0线周围，因此满足garch建模的基本前提，从数据可以看出，股指日对数收益率的均值很小，可以认为是0。...收益率的分布具有正的偏度，所以分布的尾部略向右拖，表明盈利的概率要大于亏损的概率。峰度值大于正态分布的峰度（正态分布的峰度为3），这反映了收益率分布具有尖峰厚尾的特征。下面再进行上证指数时序特征分析。...观察上证指数时序图，收益率的确存在明显的聚类效益（即一次大的波动后往往伴随着另一次大的波动）。...DF是负值） P值小于0.01（0.05） 拒绝原假设，不存在单位根，序列平稳 从adftest单位根检验的结果来看，p值为0.05，因此拒绝原假设。...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。

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    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

    大部分收盘价集中在0线周围，因此满足garch建模的基本前提，从数据可以看出，股指日对数收益率的均值很小，可以认为是0。...收益率的分布具有正的偏度，所以分布的尾部略向右拖，表明盈利的概率要大于亏损的概率。峰度值大于正态分布的峰度（正态分布的峰度为3），这反映了收益率分布具有尖峰厚尾的特征。下面再进行上证指数时序特征分析。...观察上证指数时序图，收益率的确存在明显的聚类效益（即一次大的波动后往往伴随着另一次大的波动）。...DF是负值） P值小于0.01（0.05） 拒绝原假设，不存在单位根，序列平稳 从adftest单位根检验的结果来看，p值为0.05，因此拒绝原假设。...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。

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    数据科普：期权价格和相关变量的关系（投资必知必会）

    通过布莱克-斯科尔斯-默顿模型，不难发现有5个变量会影响期权的价格：一是当前基础资产价格S，二是期权的执行价格K，三是期权期限T，四是基础资产的波动率；五是无风险收益率r。...利用刚才工商银行股票期权作为分析对象，通过 Python 演示期权价格与基础资产(股票)价格、期权执行价格、波动率、无风险收益率、期限等变量之间的关系。 1....期权价格与无风险收益率的关系 沿用前面工商银行股票期权信息，对无风险收益率设定一个取值是在区间[0.01,0.1]的等差数列，其他的变量取值保持不变，模拟期权价格与无风险收益率变动之间的关系，具体的代码如下...主要原因可以归结于两方面： 一方面，无风险收益率的提高意味着用于贴现的利率也会提高，会导致期权执行价格的现值下降，从而增加看涨期权的价值，减少看跌期权的价值。...以上两种效应的综合结果是当无风险收益率提高时，看涨期权价值会增加，看跌期权价值会下降。 5.

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    什么是股票的收益率

    学习一时爽，一直学习一直爽，学完再复习下更爽 Hello，大家好，我是 もうり，一个从无到有的技术+语言小白 学完再复习下更爽 什么是股票的收益率 股票收益率是反映股票收益水平的指标。...投资者购买股票或债券最关心的是能获得多少收益，衡量一项证券投资收益大小以收益率来表示。反映股票收益率的高低，一般有三个指标 本期股利收益率。是以现行价格购买股票的预期收益率。 持有期收益率。...股票没有到期，投资者持有股票的时间有长有短，股票在持有期间的收益率为持有期收益率。 折股后的持有期收益率。股份公司进行折股后，出现股份增加和股价下降的情况。...简单收益率 用上一天的收盘价减去今天的收盘价在除以上一天的收盘价 ?...对于一天的平均收益率小太的 来计算一年的 # 一年有大约250交易日，去除周末和节假日 sim_return_y = MSFT['log_return'].mean() * 250 print (str

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    AI股市预测实战：用LSTM神经网络预测沪深300未来五日收益率

    摘要：BigQuant平台上的 StockRanker 算法在选股方面有不俗的表现，模型在 15、16 年的回测收益率也很高 (使用默认因子收益率就达到 170% 左右)。...本文初步探究了 LSTM 在股票市场的应用，进而将 LSTM 对沪深 300 未来五日收益率的预测作为择时器并与 StockRanker 结合使用，在对回测收益率有较好保证的前提下，较为显著地降低了...LSTM 对沪深 300 未来五日收益率预测 综合以上两点，本文所使用的输入和输出为利用过去 30 天的数据预测将来五天的收益。...由回测结果可以看出，加入指示标后的 LSTM 模型收益率相对下降，但是回撤更小。...结论与展望 本文通过探究性地应用 LSTM 对沪深 300 未来五日收益率进行预测，初步说明了 LSTM Networks 是可以用在股票市场上的。

    3.4K62

    开发 | AI股市预测实战：用LSTM神经网络预测沪深300未来五日收益率

    后经过人们的不断改进，LSTM 的内部结构逐渐变得完善起来（图 1）。在处理和预测时间序列相关的数据时会比一般的 RNNs 表现的更好。...LSTM Networks 处理股票时间序列的流程 本文使用的 LSTM 处理股票序列的流程如图 2。...LSTM 对沪深 300 未来五日收益率预测 综合以上两点，本文所使用的输入和输出为利用过去 30 天的数据预测将来五天的收益。...由回测结果可以看出，加入指示标后的 LSTM 模型收益率相对下降，但是回撤更小。...结论与展望 本文通过探究性地应用 LSTM 对沪深 300 未来五日收益率进行预测，初步说明了 LSTM Networks 是可以用在股票市场上的。

    1.3K50

    数据科普：期权的希腊字母 | 上（投资必知必会）

    sigma 基础资产价格百分比变化的波动率 r 无风险收益率 T 期权剩余时间（年） optype 期权类型；'call'看涨，'put'看跌 positype...基础资产价格百分比变化的波动率 r 无风险收益率 T 期权合约剩余时间（年） ''' d1 = (np.log(S/K) + (r+pow(sigma,2)/2)*T)...'''计算欧式期权的Theta值 S 期权基础资产的价格 K 期权行权价 sigma 基础资产价格百分比变化的波动率 r 无风险收益率 T 期权合约剩余时间...0.2665440940041926 # 日历天Theta theta_option(S=5, K=6, sigma=0.24, r=0.04, T=0.5, optype='call') / 365 # 交易日Theta...“每交易日”的 Theta则是计算以交易日天数衡量的 Theta，计算 Theta的公式则是除以252，一般一年的交易日天数通常是252天 基础资产价格与Theta的关系 用例1股票为例，观察股票价格与

    2.2K83

    MATLAB用GARCH-EVT-Copula极值理论模型VaR预测分析股票投资组合|附代码数据

    GARCH-EVT-Copula 模型 首先用GARCH族模型拟合单项资产收益率，并提取标准化残差以满足极值理论的假设前提，接着对标准化残差的上下尾部分采用EVT理论中的广义帕累托分布GPD拟合，中间部分采用高斯核函数来估计其经验累积分布函数...Copula 函数参数估计 本项目中，采用 伪极大似然估计（CML） 方法来估计 Copula 函数的参数 第一步，将金融资产对数收益率数据x通过经验分布函数转化为均匀变量(uniform variates...) 第二步，利用密度似然函数估计Copula函数的参数: GARCH-EVT-Copula 模型计算 VaR 本项目将开放式基金看做是一个资产组合，以每只基金所持有的股票收益率为研究对象，从投资组合的角度利用多元...i=1:242 VaRp(i,:)=pPrice(i+T-242)*exp(VaR(i,:)); end %% figure plot(1:242,pPrice(T-242+2:end),'r-...t分布%QQ图 N225收益率平方自相关图和偏相关图

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    MATLAB用GARCH-EVT-Copula极值理论模型VaR预测分析股票投资组合|附代码数据

    GARCH-EVT-Copula 模型 首先用GARCH族模型拟合单项资产收益率，并提取标准化残差以满足极值理论的假设前提，接着对标准化残差的上下尾部分采用EVT理论中的广义帕累托分布GPD拟合，中间部分采用高斯核函数来估计其经验累积分布函数...Copula 函数参数估计 本项目中，采用 伪极大似然估计（CML） 方法来估计 Copula 函数的参数 第一步，将金融资产对数收益率数据x通过经验分布函数转化为均匀变量(uniform variates...) 第二步，利用密度似然函数估计Copula函数的参数: GARCH-EVT-Copula 模型计算 VaR 本项目将开放式基金看做是一个资产组合，以每只基金所持有的股票收益率为研究对象，从投资组合的角度利用多元...i=1:242 VaRp(i,:)=pPrice(i+T-242)*exp(VaR(i,:)); end %% figure plot(1:242,pPrice(T-242+2:end),'r-...t分布%QQ图 N225收益率平方自相关图和偏相关图 ----

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    MATLAB用GARCH-EVT-Copula极值理论模型VaR预测分析股票投资组合|附代码数据

    GARCH-EVT-Copula 模型 首先用GARCH族模型拟合单项资产收益率，并提取标准化残差以满足极值理论的假设前提，接着对标准化残差的上下尾部分采用EVT理论中的广义帕累托分布GPD拟合，中间部分采用高斯核函数来估计其经验累积分布函数...Copula 函数参数估计 本项目中，采用 伪极大似然估计（CML） 方法来估计 Copula 函数的参数 第一步，将金融资产对数收益率数据x通过经验分布函数转化为均匀变量(uniform variates...) 第二步，利用密度似然函数估计Copula函数的参数: GARCH-EVT-Copula 模型计算 VaR 本项目将开放式基金看做是一个资产组合，以每只基金所持有的股票收益率为研究对象，从投资组合的角度利用多元...i=1:242 VaRp(i,:)=pPrice(i+T-242)*exp(VaR(i,:)); end %% figure plot(1:242,pPrice(T-242+2:end),'r-...t分布%QQ图 N225收益率平方自相关图和偏相关图 本文选自《MATLAB用GARCH-EVT-Copula模型VaR预测分析股票投资组合》。

    19000

    利用MATLAB进行金融数据分析与可视化

    示例代码以下代码计算Apple Inc.的年化波动率（标准差）和VaR：% 计算日收益率dataTable.DailyReturns = [NaN; diff(dataTable.Close) ./ dataTable.Close...(1:end-1)];% 年化波动率annualizedVolatility = std(dataTable.DailyReturns) * sqrt(252); % 252是交易日的数量fprintf...linspace(min(dataTable.MA20), max(dataTable.MA20), 100);yFit = polyval(coeffs, xFit);plot(xFit, yFit, 'r-...', 'LineWidth', 2);title('收盘价格与20日移动平均散点图及线性回归');xlabel('20日移动平均价格 ($)');ylabel('收盘价格 ($)');grid on;hold...实际应用案例9.1 案例分析在实际应用中，我们可以结合多种分析方法来解决具体的金融问题。例如，可以使用回归分析评估某只股票的收益率与市场指数之间的关系，或者利用风险分析和时间序列预测制定投资策略。

    34010

    如何让你的数据对象say I do（R-数据索引）

    对数据进行索引之前，我们要先了解自己的数据对象 这里我们拿实物进行展示，关键词点到为止，不进行名词解释 数据对象类型结构 这里我们只介绍用得比较多的对象类型结构：向量、矩阵和数据框： #####建议大家在...Rstudio里把下面的代码运行一遍 options(stringsAsFactors = F) ###以下是向量,向量中的元素类型是统一的，即使拿数字放进去，也是character a<-c('a',...'b','1') a ####矩阵默认情况下按列填充,元素模式需一致（这里是统一数值型） b<-matrix(1:50) dim(b)<-c(5,10) ####矩阵也可以有自己的行名和列名，用rownames...和colnames进行设置 rownames(b)<-c('a','b','c','d','e') b ####数据框用得比较多，可以是不同模式的数据，但每列元素个数需一致，这种方式创建的数据框，行名和列名已经设置好了...要用合理的唤醒（索引），才能有效 1.都可按元素位置进行索引 2.有行名和列名的数据类型可以根据行名和列名进行索引，逗号左边是行，右边是列 3.数据框有$符号可以通过列名进行提取 4.中括号[]，冒号：

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    R-三种做PCA函数的差异：princomp，prcomp及rda

    做PCA的函数有很多，但是一直没有搞清楚他们的差别。正好最近有看到一篇公众号在说这个事情，我顺便也总结一下。 ? 我们在R中输入的数据类型有两类，分别为R mode和Q mode。...其中R mode的数据行数大于列数，是基于变量的分析；Q mode数据列数大于行数，是基于数据的分析。而OTU表一般情况下样本数小于OTU数，属于R mode型数据。 ?...Princomp和prcomp都是R自带的stats包中的函数。...Rda是vegan包的一个函数，我自己一直用的是rda这个函数来做PCA。虽然简单，但是功能强大。只输入OTU表时做PCA，如果再加上环境因子就做RDA。函数的说明文档中没有专门提做PCA时的方法。...但是做RDA采用的是奇异值分解。 ? 对一批数据进行了测试，发现三种方法解释度基本一样，princomp和prcomp的标准偏差也很相似。

    8.5K62

    MATLAB用GARCH-EVT-Copula模型VaR预测分析股票投资组合

    GARCH-EVT-Copula 模型首先用GARCH族模型拟合单项资产收益率，并提取标准化残差以满足极值理论的假设前提，接着对标准化残差的上下尾部分采用EVT理论中的广义帕累托分布GPD拟合，中间部分采用高斯核函数来估计其经验累积分布函数...Copula 函数参数估计本文中，采用 伪极大似然估计（CML） 方法来估计 Copula 函数的参数 第一步，将金融资产对数收益率数据x通过经验分布函数转化为均匀变量(uniform variates...) 第二步，利用密度似然函数估计Copula函数的参数:GARCH-EVT-Copula 模型计算 VaR本文将开放式基金看做是一个资产组合，以每只基金所持有的股票收益率为研究对象，从投资组合的角度利用多元...']);for i=1:242VaRp(i,:)=pPrice(i+T-242)*exp(VaR(i,:));end%%figureplot(1:242,pPrice(T-242+2:end),'r-'...t分布%QQ图N225收益率平方自相关图和偏相关图----最受欢迎的见解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

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    利息浅谈（五）——我的投资收益率怎么算？

    不同的考虑方式就造成了不同的收益率计算方式。...简单收益率 最简单的叫简单收益率（simple rate of return），忽略了后期资金存取的影响，直接得到相对收益： SRT = RT / V0 显然，这个相对的标准V0如果占了绝大多数资金，这么简单算是可以的...顺便提一下，这种当期收益率Rt，是算术收益率，还有一种是指数收益率： ERt = log(Vt / (Vt – 1 + Ct)) 读了我们前面文章的读者可以看到，这无非就是单利增长还是复利增长下的等效利率值的问题...内部收益率 最后来解决一下时间的问题，如果按照单利算，那么等效t周期的收益率为： IRR = MWRT / T IRR（Internal rateof return），内部收益率，简单来讲，就是每一分投入进来的钱...以上是单利公式，在周期不长，收益率较低的时候能很好地估算，但是当收益率高，周期长的时候，又会因为复利因素造成很大的偏差，比如年化10%的利率，根据72法则，只需要7年左右就可以复利翻倍了，并不需要单利算的

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    R语言数据的收益率和可能的波动性交易

    Quantom的最新版本（可以从CRAN安装）现在包含了从2000年以来从AlphaVantage获得免费财务数据的一种方法，通常对于大多数后测来说已经足够了，因为该日期早于大多数ETF的开始。...140.100 145.8000 8066500 104.5862 2000-01-10 146.30 146.90 145.000 146.3000 5741700 104.9448 这意味着，如果我的旧资产分配的任何一个旧的帖子由于雅虎的数据已经有些失效...除了证明这个例程之外，我想要做的另外一件事情是衡量一个我几个月前开始交易的系统对于波动性信号服务的兴趣。...简单地说，我看到其他网站订阅服务的风险/回报比我目前交易的策略更差，在XIV，ZIV和VXX之间切换。目前，第10条中的股权曲线如下所示： ?...50元以上的费用，要么是单一的战术资产轮换策略（风险/回报率较低），要么是一个可能具有巨大历史记录的波动性策略。

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