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Vou secundar a pergunta. Eu uso os serviços da Amazon, mas o construtor de modelos deles não parece bom. Em qualquer caso, eu não poderia construir mais ou menos 5 modelos de qualidade. Embora talvez eu tenha feito algo errado, mas não há muitas configurações lá. Vou agora tentar no google...
comece com este artigo :) você pode aprender um pouco de pitão também... e o link acima para o site do cara lá todo mastigado. python é a língua mais fácil de aprender.
http://www.blackarbs.com/blog/time-series-analysis-in-python-linear-models-to-garch/11/1/2016
vou copiar e colar para o google em breve, é muito útil
A GARCH dá um erro, tudo o resto funciona
caderno de notas
O serviço do Google teve um vislumbre. É o que eu entendo por ser um portátil Júpiter. Podes geri-lo localmente. Sim, é útil. Mas eu ainda prefiro IDE. Eu uso um IDE Visual Studio Code leve.
https://it.mail.ru/video/playlists/ Cursos do Mail Ru, incluindo sobre aprendizagem de máquinas e análise de dados.
O serviço do Google teve um vislumbre. É o que eu entendo por ser um portátil Júpiter. Podes geri-lo localmente. Sim, é útil. Mas eu ainda prefiro IDE. Eu uso o Visual Studio Code IDE leve.
É uma variante da Ipython, por isso é conveniente para a pesquisa ... e é realmente conveniente, e depois é fácil de ser convertido em um regular .py
A GARCH dá um erro, tudo o resto funciona
caderno de notas
O modelo em si não é claro: deve ser composto por três partes: arima (para tendência), ARCH (para volatilidade e há muitas delas), e distribuição. Os coeficientes para ARIMA estão no texto, mas a que se referem na fórmula? Também para o arco, precisamos de especificar números semelhantes. Em suma, nem tudo está claro - não vejo nenhuma maneira de orientar através dos detalhes.
De acordo com o material apresentado parece um brinquedo.
O modelo em si não é claro: deve ser composto por três partes: arima (para tendência), ARCH (para volatilidade e há muitas), e distribuição. No texto, os coeficientes para ARIMA, mas na fórmula eles se referem a quê? Também para o arco, precisamos de especificar números semelhantes. Em suma, nem tudo está claro - não vejo nenhuma maneira de orientar através dos detalhes.
Pelo material apresentado, parece um brinquedo.
Ainda estou concentrado na própria pitão, por isso ainda não analisei em detalhe... aqui está a documentação sobre ela https://pypi.python.org/pypi/arch/4.0
há muitos pacotes em R, por isso não deve fazer muita diferença
a função fit() especifica séries estacionárias ou não
talvez seja uma versão python diferente, basta procurar :) terei que estudar cada libu
O modelo em si não é claro: deve ser composto por três partes: arima (para tendência), ARCH (para volatilidade e há muitas), e distribuição. No texto, os coeficientes para ARIMA, mas na fórmula eles se referem a quê? Também para arco, precisamos de especificar números semelhantes. Em suma, nem tudo está claro - não vejo nenhuma maneira de orientar através dos detalhes.
Pelo material apresentado, parece um brinquedo.
aqui está um artigo e um caderno do quantopian, talvez esteja mais claro lá.
Vou passar algum tempo nesse recurso, ver o que as pessoas andam a tramar, talvez haja algo interessante
https://www.quantopian.com/posts/quantopian-lecture-series-arch-garch-and-gmm
aqui com
aqui está um artigo e um caderno do quantopian, talvez esteja mais claro lá.
Eu vou ficar por um tempo nesse recurso para ver o que as pessoas estão fazendo, talvez haja algo interessante
https://www.quantopian.com/posts/quantopian-lecture-series-arch-garch-and-gmm
Dê uma olhada, obrigado!
Provavelmente nada mal para estudantes da especialidade relevante.
Não é assim que eu estudo coisas novas: se teoria, então fonte primária, literatura sobre o uso prático da teoria, se código, então apenas aquela que pode ser usada no futuro para aplicações práticas no mundo real.
Até agora, o rugarch preenche todos os critérios.
No entanto, obrigado mais uma vez, é sempre interessante ver algo mais.
Dê uma olhada, obrigado!
Provavelmente nada mal para estudantes da especialidade relevante.
Não estudo coisas novas desta forma: se teoria, então fonte primária, literatura sobre aplicação prática da teoria, se código, então só tal, que pode ser usado no futuro para fins práticos no mundo real.
Até agora, o rugarch preenche todos os critérios.
No entanto, mais uma vez, obrigado, é sempre instrutivo olhar para outra coisa.
De modo algum :) claro que você está certo, se você estudar profundamente.
Tenho uma abordagem simples - procurar num monte de lixo, escolher o mais interessante, verificar se tem pelo menos algum potencial de negociação e se tem - pensar como usá-lo com alguma experiência e construir um bot :) Não vou estudar as coisas em profundidade, se eu mesmo não as vejo ou alguém me convencerá que não é uma perda de tempo, porque tenho coisas demais para os meus olhos