本帖最后由 englianhu 于 13-11-2017 10:50 PM 编辑
刚刚无意中发现,分享下rugarch中的模式最优化...
2. 数据首先读取数据...
3. 统计建模
3.1 ARFIMA:ARMA 最优化(新程序)
然后计算最优arma order... 包括d值。
3.2 ARFIMA:ARMA 最优化(旧程序)计算最优arma order中的p值与q值... 不包括d值。
4. 模式比较有关多种GARCH模式比较,请参考参考文献中的链接3... 包括比较 - auto.arima
- exponential smoothing models (ETS)
- GARCH (包括GARCH、eGARCH、iGARCH、fGARCH、gjrGARCH等模式)
- exponential weighted models
结果fit胜出,比fit2更佳... 证明p值、d值与q值都可以优化(包括模式中设定默认的d值)... 目前正在编写着Q1App2自动交易应用,除了模式最优化以外,程序上分秒必争... microbenchmark测试效率,今天刚编写了个DataCollection应用采集实时数据以方便之后的高频率交易自动化建模,更多详情请参阅Real Time FXCM。
5. 参考文献
原文:哥哥姐姐,请问IGARCH模型的参数估计怎么编程实现啊.
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