Công cụ lập mô hình chuỗi thời gian tài chính

Bạn gợi ý những công cụ hiện đại nào (dựa trên Windows) để mô hình hóa chuỗi thời gian tài chính?

Tôi khuyên dùng R (xem chế độ xem chuỗi thời gian trên CRAN ).

Một số tài liệu tham khảo hữu ích:

• Kinh tế lượng trong R , bởi Grant Farnsworth
• Mô hình chuỗi thời gian đa biến trong R

R là tuyệt vời, nhưng tôi thực sự sẽ không gọi nó là "windows dựa" :) Điều đó giống như nói rằng dấu nhắc cmd là dựa trên windows. Tôi đoán nó là kỹ thuật trong một cửa sổ ...

RapidMiner dễ sử dụng hơn nhiều [1]. Đó là GUI miễn phí, mã nguồn mở, đa nền tảng. Đây là một video về dự báo chuỗi thời gian:

http://rapidminerresource.com/index.php?page=fin finance-time-series-modelling---part-1

Ngoài ra, đừng quên đọc:

http://www.forecastingprinciples.com/

[1] Không, tôi không làm việc cho họ.

Tôi thực sự thích làm việc với R, vì cuối cùng bạn sẽ tìm thấy hầu hết mọi thứ, và bạn có một sự hỗ trợ rất tốt với các danh sách gửi thư. Nhược điểm của R là các bit hữu ích phù hợp với các vấn đề cụ thể của bạn có thể được trải rộng trên một loạt các gói lớn và bạn không phải lúc nào cũng có thể tìm thấy chúng. Một điểm khác có thể là khóa, với ý tôi là sau một thời gian học R, bạn có thể sẽ không có động lực để học lại phần mềm khác, nhưng điều này sẽ xảy ra trong bất kỳ hệ thống nào.

Liên quan đến việc Matlab đắt đỏ - nếu dựa trên ngân sách, Octave cũng sẽ hoạt động tốt, ít nhất là nó đã làm cho những việc tôi cần làm với nó, điều này khá cơ bản.

Tôi mới ở đây và có lẽ "chuỗi thời gian tài chính" có một định nghĩa cụ thể ... Nhưng nếu tôi không biết điều đó, câu hỏi của tôi dành cho bạn sẽ là ý bạn: dữ liệu kinh tế hàng quý / hàng tháng, giá thị trường hàng ngày, dữ liệu hàng giờ hoặc tần số cao hơn, vv? Và bằng cách "mô hình hóa", bạn có nghĩa là làm việc với các giải pháp ARIMA / ARCH trong sách giáo khoa, hoặc những thứ kỳ lạ hơn một chút (như hệ thống tuyến tính động), hoặc thử nghiệm kỳ lạ / tùy chỉnh?

R linh hoạt và miễn phí, mặc dù ít được hỗ trợ GUI hơn hầu hết. Nó cũng có các gói bao gồm mọi thứ, từ giá cổ phiếu hàng ngày đến các hệ thống tuyến tính động và các gói tối ưu hóa. (Trên thực tế, phần khó sẽ quyết định chuỗi thời gian nào và gói tài chính nào sẽ sử dụng.)

GRETL là miễn phí và có GUI hợp lý, mặc dù đó là kinh tế lượng, không thực sự theo định hướng thị trường hàng ngày. Tôi đã nghe nói về Oxmetrics, dường như có một gói ARCH biến thể rất hoàn chỉnh có sẵn cho nó. Nếu bạn đang nói dữ liệu kinh tế hàng tháng / hàng quý, bạn cũng có thể sử dụng X12-ARIMA, đây là một chuẩn mực của các loại.

Tôi đã sử dụng tất cả các loại GUI để lập trình / xử lý dữ liệu, nhưng vì một số lý do, RapidMiner không bao giờ thực sự nhấp vào tôi. Một cái gì đó kỳ lạ về quy trình làm việc của nó mà tôi chưa bao giờ nhận được.

Mặc dù không chính xác giá rẻ, MATLAB được sử dụng rộng rãi trong ngành tài chính cho mô hình chuỗi thời gian: http://www.mathworks.com

• Rõ ràng R

• RadidMiner là tốt, nhưng chuyển sang suy nghĩ về các nhà khai thác mất một chút thời gian

• Matlab / Octave

Nếu bạn mô tả một vấn đề cụ thể, tôi có thể có được cụ thể hơn.

Tại trường đại học của tôi, Stata được dạy như một chương trình phân tích thống kê cho tài chính. Bạn có thể sử dụng outreg ví dụ để định dạng bảng cho các ấn phẩm trong các tài liệu tài chính rất dễ dàng. Cú pháp lập trình không thực sự tuyệt vời, tôi nghĩ rằng bạn phải khai báo các hàm với 'biến', ví dụ như đó là một điều khó hiểu. Số lượng các chức năng thống kê khác nhau tuy nhiên là rất lớn.

Có thể không chính xác những gì bạn đang tìm kiếm, nhưng bạn có thể kiểm tra SwiftForecast . Nó cho phép bạn dự báo một chuỗi thời gian theo cách tự động, mà không cần bất kỳ phần mềm nào. Nó khá mới, nhưng tôi thấy ý tưởng về một công cụ dự đoán "phong cách Google" khá thú vị ...

Bạn có thể muốn xem xét sử dụng LDT . Nó là miễn phí và trong khi nó cung cấp dự báo tự động với các mô hình vectơ tự phát (VAR) cố định, bạn có thể hưởng lợi từ các loại phân tích khác.

PS: Tôi là nhà phát triển phần mềm này.