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python金融時(shí)序預(yù)測(cè)模型ARIMA、GARCH、LSTM誰更強(qiáng)?

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時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法常見的包括單變量預(yù)測(cè)、多變量預(yù)測(cè),以及混合模型預(yù)測(cè)方法。

單變量預(yù)測(cè)方法包括自回歸移動(dòng)平均模型(ARIMA)、指數(shù)平滑模型、隨機(jī)森林和深度學(xué)習(xí)模型等。

多變量預(yù)測(cè)方法包括向量自回歸模型(VAR)、協(xié)整模型和多變量深度學(xué)習(xí)模型等。

混合模型預(yù)測(cè)方法是將多個(gè)預(yù)測(cè)模型的結(jié)果結(jié)合起來,以得到更好的預(yù)測(cè)結(jié)果。例如CNN-BiLSTM-AM,CNN-BiLSTM-Attention,LSTM-ARO,將ARIMA模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與深度學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果結(jié)合起來。


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金融數(shù)據(jù)中最關(guān)心的除了資產(chǎn)價(jià)格、收益率,就是資產(chǎn)波動(dòng)率。在金融時(shí)間序列波動(dòng)率預(yù)測(cè)工作中LSTM和GARCH模型尤為關(guān)鍵。

為了幫助大家掌握波動(dòng)率模型和金融時(shí)間序列預(yù)測(cè),我邀請(qǐng)發(fā)表二十余篇SCI論文的伍導(dǎo)師為大家制作《定量金融:波動(dòng)預(yù)測(cè)時(shí)間序列+機(jī)器學(xué)習(xí)》直播課波動(dòng)率特征講解到波動(dòng)率期權(quán)定價(jià),波動(dòng)率模型(ARCH、GARCH)隨機(jī)波動(dòng)率模型時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型(ARIMA等)典型組合模型(GARCH-type,LSTM–GARCH)等內(nèi)容,全面掌握波動(dòng)率對(duì)期權(quán)定價(jià)和資產(chǎn)分配、計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)管理的金融時(shí)序預(yù)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)。(下滑查看課程大綱領(lǐng)直播福利)

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課程大綱
部分課程內(nèi)容概覽 波動(dòng)率是什么?


  • 波動(dòng)率的定義

  • 隱含波動(dòng)率 & 波動(dòng)率微笑(偏度)

  • 波動(dòng)率指數(shù)VIX

  • 波動(dòng)率用途:資產(chǎn)組合

  • 波動(dòng)率用途:期權(quán)定價(jià) B-S模型

時(shí)間序列模型
  • 典型模型:ARIMA&GARCH

    • 理論組成

    • 參數(shù)組成

    • 模型構(gòu)建和預(yù)測(cè)

  • 平穩(wěn)性檢驗(yàn)ADF

  • ACF&PACF

  • AIC&BIC

  • ARCH??GARCH

波動(dòng)率模型
  • 波動(dòng)率模型ARCH

  • 波動(dòng)率模型GARCH

  • 波動(dòng)率模型GARCH 2步估計(jì)與改進(jìn)

  • 波動(dòng)率模型 改進(jìn)GARCH模型

  • 隨機(jī)波動(dòng)率模型

模型組合
  • 典型組合模型1:VU-GARCH-LSTM

  • 典型組合模型2:GE-LSTM,GARCH,EGARCH,LSTM

  • 典型組合模型3:GARCH–LSTM,eGARCH,gjrGARCH

  • 典型組合模型評(píng)價(jià)指標(biāo)

實(shí)證研究
  • 實(shí)證研究1《A Hybrid Prediction Model Integrating GARCH Models With a Distribution Manipulation Strategy Based on LSTM Networks for Stock Market Volatility》

  • 實(shí)證研究2《Forecasting the volatility of stock price index: A hybrid model integrating LSTM with multiple GARCH-type models》

  • 實(shí)證研究3《LSTM–GARCH Hybrid Model for the Prediction of Volatility in Cryptocurrency Portfolios》

總結(jié)展望:局限性討論
  • 金融資產(chǎn)隨機(jī)性:時(shí)間序列可否預(yù)測(cè)?

  • 均值回歸有效性:是否會(huì)統(tǒng)計(jì)性的回歸?

  • 極端尾部的沖擊:一朝回到解放前?

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直播&系列課伍導(dǎo)師介紹: 科研背景:

  • 博士,牽頭中科院先導(dǎo)項(xiàng)目、國家自然科學(xué)基金等多個(gè)重大項(xiàng)目。目前已經(jīng)發(fā)表了SCI文章二十余篇。

項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)
  • 與國內(nèi)頂級(jí)金融公司合作,開發(fā)期貨、股票、數(shù)字貨幣等量化投資策略以及市場(chǎng)微結(jié)構(gòu)研究。

招收論文指導(dǎo)學(xué)生
  • 研究方向:金融量化,金融時(shí)間序列預(yù)測(cè),多因子量化模型,集成電路,EUV光刻等。

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研夢(mèng)非凡導(dǎo)師團(tuán)隊(duì)

研夢(mèng)非凡的導(dǎo)師來自海外QStop50、國內(nèi)華五、C9、985高校的教授/博士導(dǎo)師/博士后,世界500強(qiáng)公司算法工程師,以及國內(nèi)外知名人工智能實(shí)驗(yàn)室研究員。

這是一支實(shí)力強(qiáng)大的高學(xué)歷導(dǎo)師團(tuán)隊(duì),在計(jì)算機(jī)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域,積累了豐富的科研經(jīng)歷,研究成果也發(fā)表在國際各大頂級(jí)會(huì)議和期刊上,在指導(dǎo)學(xué)員的過程中,全程秉持初心,堅(jiān)持手把手個(gè)性化帶教。包括但不限于以下導(dǎo)師~~


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我們背靠研途考研(就是張雪峰老師和徐濤老師在的那個(gè)研途考研),做教育十余年,重交付,重口碑,是我們一貫的公司理念!


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