AR自回归模型matlab代码宏观经济和金融预测工具箱 MATLAB 中金融和宏观经济预测的代码库(Python 和 R 版本正在进行中) 联系维克多塞勒米 () 了解更多信息。 请使用署名。 支持的型号 AR:自回归模型 ARDI:因子增强自回归模型 PLS:偏最小二乘法 ENET:弹性网 LASSO:最小绝对收缩和选择 KRR:核岭回归 SVR:支持向量回归 RF:随机森林集成 NN:前馈神经网络 TVPSV:时变参数随机波动率 MS:马尔可夫切换 CSR:完全子集回归 参考 PG Coulombe、M.Leroux、D.Stevanovic 和 S.Surprenant。 机器学习如何用于宏观经济预测?,2020 年。 G. Elliott、A.Gargano 和 A.Timmermann。 完全子集回归。 计量经济学杂志,2013 年。 公关汉森。 测试卓越的预测能力。 商业与经济统计杂志,2005 年。 PR Hansen、A. Lunde 和 JM Nason。 模型置信度集,计量经济学,2011 年。 T. Hastie、R. Tibshirani 和 J. Friedm
2021-11-16 22:11:27 559KB 系统开源
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计算金融和金融计量经济学与 r 计算金融和金融计量经济学与 r
2021-11-15 15:39:49 39KB R
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0.快速开始 挑战杯项目:金融文本情感分析模型|| 挑战杯项目:财务文本情感分析模型 金融领域短文本情感分析 配置要求: python 3.x 1.使用方法 1.0下载 sudo git clone https://github.com/AsuraDong/news-emotion.git news_emotion mv -R ./news_emotion/ 你的程序路径/ 1.1文件结构 clean_data / # 清洗数据 __init__ . py clean_html . py # 清洗网页标签 langconv . py # 简体和繁体转化 zh_w
2021-11-11 15:02:35 3.6MB python nlp finance machine-learning
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wxwork_finance_sdk_wrapper 企业微信-会话内容存档PHP扩展 依赖 企业微信提供的sdk; PHP VERSION >= 7.0 openssl扩展 安装步骤及要求 $INSATLL_PATH_PATH/bin/phpize ./configure --with-php-config=$INSTALL_PHP_PATH/php-config --with-wxwork-finance-sdk=$WXWORK_FINANCE_C_SDK_PATH make && make install php.ini 增加 extension=wxwork_finance_sdk.so API WxworkFinanceSdkExcption::__construct(); Wxwork
2021-11-09 16:38:52 14KB C
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Stock4j 使用Yahoo Finance API构建的Java股票API 入门 从下载最新版本 将其作为依赖项添加到您的Java项目中 用法 创建股票 要创建股票,您必须提供一个名称。 例如,我将使用AAPL进行演示。 Stock stock = new Stock ( " AAPL " ); 访问库存明细 您可以访问很多东西。 但是,很多东西都不见了。 如果您看到API中还没有包含的任何内容,请创建一个问题。 Stock stock = new Stock ( " AAPL " ); stock . getPrice(); // returns the price stock . getVolume(); // returns the volume 进入市场 例如,如果您要访问Yahoo Finance上的所有股票以创建扫描仪,请执行以下操作。 Market . getAl
2021-11-08 06:56:29 1.73MB java stocks yahoo-finance Java
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Matlab代码sqrt computingal_finance-matlab 项目编号为10,即11、23、34等 10随机数生成,离散和连续随机变量仿真 20蒙特卡洛模拟,期权定价–第一步降低方差技术。 30随机过程的模拟,离散化方案(Euler,Milstein等),通过模拟定价证券–第一步。 低差异序列,应用程序。 40二项式,三项式定价欧式和美洲期权的方法。 希腊人的估计。 50通过仿真的最小二乘定价法,最小二乘蒙特卡罗方法。 60异国期权估值:亚洲,障碍期权,方差掉期估值。 70数值偏微分方程-方法,有限差分方案-隐式,显式,Crank-Nicolson方法。 80种利率模型–单因素或多因素(Vasicek,CIR,Longstaff-Schwartz,G2 ++,Hull-White),折扣债券的定价选项,票息支付债券的定价选项。 90抵押支持证券的估值和对冲的模拟方法。 预付款模型,期权调整后的价差-期限和凸度。 (要做) 专案 1.1 在[0,1]上生成10,000个均匀分布的随机数。 使用LGM方法绘制它们的直方图。 现在,使用Matlab的内置函数来执行相同的操作
2021-11-02 20:47:44 885KB 系统开源
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同标题 A lightweight C++ library for quantitative finance applications.rar
2021-10-30 23:08:46 4.75MB C++ quantitative finance
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alphalens:预测(alpha)库存因子的性能分析
2021-10-29 17:32:45 22.95MB python finance jupyter numpy
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| | 介绍 StockSharp (简称S# )–是免费程序,可在世界任何市场(美洲,欧洲,亚洲,俄罗斯,股票,期货,期权,比特币,外汇等)进行交易。 您将能够进行手动或自动交易(算法交易机器人,常规或HFT)。 可用的连接:FIX / FAST,ITCH(LSE,NASDAQ),Blackwood / Fusion,BarChart,CQG,E * Trade,IQFeed,InteractiveBrokers,LMAX,MatLab,Oanda,FXCM,OpenECry,Rithmic,RSS,Sterling,BTCE,BitStamp, Bitfinex,Coinbase,Kra
2021-10-27 08:52:29 146.77MB c-sharp finance crypto trading
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金融课程 EDHEC商学院有关Coursera上使用python构建投资组合的金融课程的注释和示例。 这些课程是Python和机器学习专业化的投资管理的一部分: : 第一门课程:使用Python构建投资组合和分析入门, 链接: : 。 主题: 收益与风险价值 投资组合优化简介 超越多元化 资产负债管理导论 第二门课程:使用Python进行高级投资组合构建和分析, 链接: : 。 主题: 风格和因素 协方差矩阵的稳健估计 可靠的预期收益估算 实践中的投资组合优化 第三门课程:用于资产管理的Python和机器学习 链接: : 主题: 介绍机器学习的基础 机器学习技术
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