So what? Why do we care about stationarity? A stationary time series (TS) is simple to predict as we can assume that future statistical properties are the same or proportional to current statistical properties.Most of the models we use in TSA assume covariance-stationarity (#3 above). This means the descriptive statistics these models predict...
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質問にお答えします。Amazonのサービスを利用しているのですが、モデルビルダーがイマイチな感じなんですよね。いずれにせよ、これ以上ないほど質の高いモデルを作ることができました。でも、私のやり方が悪かったのか、あまり設定項目がないんです。これからgoogleを試してみます・・・。
この記事から始めてください :) Pythonも少し学べますし、上のリンクは、すべてが噛み砕かれている男のウェブサイトです。pythonは最も習得しやすい言語です。
http://www.blackarbs.com/blog/time-series-analysis-in-python-linear-models-to-garch/11/1/2016
近日中にコピー＆ペーストでググってみます。
GARCHはエラーになるが、他はすべて動作する
ノートブック
Googleのサービスが垣間見えた。ユピテルのノートパソコンと理解しているものです。ローカルで実行することができます。ええ、便利ですよ。でも、やっぱりIDEがいい。軽いIDEであるVisual Studio Codeを使っています。
https://it.mail.ru/video/playlists/ 機械学習やデータ分析など、Mail Ruの講座。
Googleのサービスが垣間見えた。ユピテルのノートパソコンと理解しているものです。ローカルで実行することができます。ええ、便利ですよ。でも、やっぱりIDEがいい。私は、軽量のVisual Studio Code IDEを使っています。
Ipythonの亜種なので、研究に便利なんです．本当に便利で、あとは普通の.pyに変換されやすいんです．
GARCHはエラーになるが、他はすべて動作する
ノートブック
アーチモデル自体は明確ではなく、アリマ（トレンド用）、アーチ（ボラティリティ用、たくさんある）、分布の3つの部分から構成されているはずである。ARIMAの係数はテキストにありますが、数式では、何を指しているのでしょうか？アーチについても、同様の数値を指定する必要があります。すべてにおいて、すべてが明確ではありません。細部に至るまで、舵取りをする術が見当たりません。
発表された資料によると、まるでおもちゃのようです。
アーチモデル自体は明確ではありません：アリマ（トレンド用）、ARCH（ボラティリティ用、多数あり）、分布の3つの部分から構成されるはずです。テキストではARIMAの係数ですが、式では何を指しているのでしょうか？アーチの場合も、同様の数値を指定する必要があります。すべてにおいて、すべてが明確ではありません。細部に至るまで、舵取りをする術が見当たりません。
提示された資料を見る限り、まるでおもちゃのようです。
私はまだパイソン自体に集中しているので、詳しくは調べていませんが...ここにそのドキュメントがあります https://pypi.python.org/pypi/arch/4.0
Rにはたくさんのパッケージがあるので、それほど大きな違いはないはずです。
fit() 関数で定常系列か否かを指定する。
Pythonのバージョンが違うのかもしれないので、調べてみてください :) すべてのlibuを勉強しなければなりませんね。
アーチモデル自体は明確ではありません：アリマ（トレンド用）、ARCH（ボラティリティ用、多数あり）、分布の3つの部分から構成されるはずです。テキストではARIMAの係数ですが、式では何を指しているのでしょうか？アーチの場合も、同様の数値を指定する必要があります。すべてにおいて、すべてが明確ではありません。細部に至るまで、舵取りをする術が見当たりません。
提示された資料を見る限り、まるでおもちゃのようです。
quantopianの記事とノートブックがあります。
私はそのリソースに時間を費やし、人々が何をしようとしているのかを見るでしょう、多分何か面白いことがあるはずです。
https://www.quantopian.com/posts/quantopian-lecture-series-arch-garch-and-gmm
とともに、ここに
quantopianの記事とノートブックがあります。
そのリソースでしばらくブラブラして、みんなが何をやっているのか見てみようと思います。
https://www.quantopian.com/posts/quantopian-lecture-series-arch-garch-and-gmm
見てみてください、ありがとうございます
おそらく、該当する専門分野の学生にとっては悪い話ではないだろう。
理論なら一次資料、理論の実用化に関する文献、コードなら将来的に実戦で使えるものだけ、というのが私の新しいものの勉強法ではありません。
今のところ、ルガークはすべての条件を満たしています。
それにしても、いつもありがとうございます。
見てください、ありがとうございます
おそらく、該当する専門分野の学生にとっては悪い話ではないだろう。
理論なら一次資料や理論を実際に応用した文献が必要だし、コードなら将来的に実社会で実用化できるものだけ、というように新しいことを勉強しないんです。
今のところ、ルガークはすべての条件を満たしています。
それにしても、改めてありがとうございます。いつも何かを調べるのは勉強になります。
もちろん、深く研究すれば、その通りなのですが。
私はシンプルなアプローチを持っています - 多くのゴミを検索し、最も興味深いものを選択し、それが少なくともいくつかの取引の可能性があるかどうかを確認し、それがいくつか持っている場合は、いくつかの経験とそれを使用する方法を考え、ボットを構築する :) 私はそれを見ていない場合や誰かがそれは時間の無駄ではない私を説得するために、ものを深く研究するつもりはない、私は私の目のためにあまりにも多くのものを持っているからです。