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量化投资教程：用R语言打造量化分析平台

本文打算以陌陌的股票分析为背景，介绍如何通过quantmod包构建专属的量化分析平台。...原理 利用API读取的方式，我们需要设定一个读取序列和对应的配置，获取行情函数getSymbols类似于原生的assign和get函数，用函数的方式将变量名传入后完成变量的赋值。...zoo本身是一种时间序列格式，而xts则是在这基础上一种时间序列格式的加强版。在读取csv的时候，我们需要用首行确定header。在转化为zoo时，我们则需要首列来确定时间序列对应的时间。...最后通过xts转化为可以被quantmod识别的xts时间序列对象。...addSAR 简单移动平均线 SMA addSMA 随机动量指数 SMI addSMI 三重平滑振荡指数 TRIX addTRIX 成交量 N/A addVo 加权移动平均法 WMA addWMA 零延迟指数移动平均线

2.1K90

R语言highfrequency高频金融数据导入

该函数支持三类的高频数据：  NYSE TAQ数据库中的.txt文件  WRDS数据库中的.csv文件  Tickdata.com的.asc文件 不易获取，因此，输入数据转换成xts，然后进行时间序列分析的过程中存在困难...对于时间序列数据要注意的一点是时间数据不单独作为一列，仅作为行名存在，否则在进行转换的过程中会出现colnames和列的数目不符合的错误。 因此对于数据可以先进行预处理。 ?...对于列数据间分隔建议使用tab制表符，否则在r读取的过程中会将时间的日期时间识别为两列。...sample_tdataraw=read.table("E:\\AA_trades.txt",header=F,skip = 1,stringsAsFactors=FALSE) 其中读取时要注意跳过第一行...，列名和列数不符的错误。

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    R语言时间序列函数大全（收藏！）

    数据处理 #转成时间序列类型 x = rnorm(2) charvec = c(“2010-01-01”,”2010-02-01”) zoo(x,as.Date(charvec)) #包zoo xts(...x, as.Date(charvec)) #包xts timeSeries(x,as.Date(charvec)) #包timeSeries #规则的时间序列，数据在规定的时间间隔内出现 tm = ts...) #包zoo xm = as.xts(tm) #包xts sm = as.timeSeries(tm) #包timeSeries #判断是否为规则时间序列 is.regular(x) #排序 zoo...ID，从而可以找回原来的顺序 #预设的时间有重复的时间点时 zoo会报错 xts按照升序排列 timeSeries把重复部分放置在尾部； #行合并和列合并 #都是按照列名进行合并，列名不同的部分用NA代替...#时间序列数据的显示 #zoo和xts都只能按照原来的格式显示，timeSeries可以设置显示格式 print(x, format= “%m/%d/%y %H:%M”) #%m表示月，%d表示天，%y

    6.2K70

    R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模|附代码数据

    iid模型假定对数收益率xt为N维高斯时间序列： 均值和协方差矩阵的样本估计量分别是样本均值 和样本协方差矩阵 我们从生成数据开始，熟悉该过程并确保估计过程给出正确的结果（即完整性检查）。...", ylab = "误差" 单变量ARMA模型 对数收益率xt上的ARMA（p，q）模型是 其中wt是均值为零且方差为σ2的白噪声序列。...（p，q）模型是 其中wt是具有零均值和协方差矩阵Σw的白噪声序列。...方差模型 ARCH和GARCH模型 对数收益率残差wt的ARCH（m）模型为 其中zt是具有零均值和恒定方差的白噪声序列，而条件方差σ2t建模为 其中，m为模型阶数，ω> 0，αi≥0为参数。...对数收益率残差wt建模为 其中zt是具有零均值和恒定协方差矩阵II的iid白噪声序列。条件协方差矩阵Σt建模为 其中Dt = Diag（σ1，t，...

    44300

    ARIMA、GARCH 和 VAR模型估计、预测ts 和 xts格式时间序列

    p=25180 时间序列分析 对于时间序列分析，有两种数据格式： ts （时间序列）和 xts （可扩展时间序列）。前者不需要时间戳，可以直接从向量转换。...后者非常重视日期和时间，因此只能使用日期和/或时间列来定义。我们涵盖了基本的时间序列模型，即 ARIMA、GARCH 和 VAR。 时间序列数据 函数 ts 将任何向量转换为时间序列数据。...df <- ts(df) df 可扩展的时间序列数据xts 要处理高频数据（分秒），我们需要包 xts。该包定义可扩展时间序列 ( xts ) 对象。 以下代码安装并加载 xts 包。...library(xts) 考虑我们的可扩展时间序列的以下数据 date time price 现在我们准备定义 xts 对象。...abr<-VAR #运行 VAR(2) coef #VAR的系数公式 summary #VAR的摘要 生成系数图 以下代码为 VAR 模型生成系数图： plot

    1.1K20

    Moonshine 用于实时转录和语音命令的语音识别 ！

    该模型在各种长度的语音片段上进行训练，但不需要使用零填充，从而在推理时间内提高了编码器的效率。...然而，在应用设备端ASR的一个主要挑战是，在不损失准确性的情况下，最小化延迟 —— 语音输入与对应文本出现之间的时延，例如在实时转录显示器上（例如）。...在低成本的基于ARM的处理器上部署时，作者注意到，即使是Whisper tiny.en模型，其最小延迟下限也达到了500毫秒，与音频持续时间无关。...这意味着较短的音频序列需要用零填充以满足长度要求，导致编码器中存在恒定的计算开销。...作者最初的尝试是通过微调和解耦1个Whisper模型来处理编码器中的可变长度序列，利用开放的音频数据集。然而，这些开放的音频数据集证明不足以超越Whisper的单词错误率（WER）。

    21710

    R语言使用ARIMA模型预测股票收益时间序列

    区分时间序列意味着找出时间序列数据的连续值之间的差分。差分值形成新的时间序列数据集，可以对其进行测试以发现新的相关性或其他有趣的统计特性。...来自ADF测试的p值为0.01告诉我们该序列是平稳的。如果序列是非平稳的，我们首先会对回归序列进行差分，使其序列平稳。...#初始化实际对数收益率的xts对象 Actual_series = xts(0，as.Date("2014-11-25"，"%Y-%m-%d"）） #初始化预测收益序列的数据 fit = arima...#调整实际收益率序列的长度 Actual_series = Actual_series [-1] #创建预测序列的时间序列对象 forecasted_series = xts(forecasted_series...可以尝试运行模型以获得（p，d，q）的其他可能组合，或者使用auto.arima函数选择最佳的最佳参数来运行模型。

    2.4K10

    分布式事务 TCC-Transaction 源码分析 —— 事务恢复

    超过最大重试次数后，目前仅打出错误日志，下文会看到实现。 #getRecoverDuration()，单个事务恢复重试的间隔时间，单位：秒。...recoverDuration，单个事务恢复重试的间隔时间为 120 秒。 cronExpression，定时任务 cron 表达式为 "0 */1 * * * ?"，每分钟执行一次。...DTS 从架构上分为 xts-client 和 xts-server 两部分，前者是一个嵌入客户端应用的 JAR 包，主要负责事务数据的写入和处理；后者是一个独立的系统，主要负责异常事务的恢复。...当分支事务超过最大可重试时间时，不再重试。可能有同学和我一开始理解的是相同的，实际分支事务对应的应用服务器也可以重试分支事务，不是必须根事务发起重试，从而一起重试分支事务。这点要注意下。...这里加判断的事务类型为根事务，用于处理延迟回滚异常的事务的回滚。

    1.2K31

    Google Falcon 传输协议规范V0.9

    对于拉取事务，ULP 必须返回带有 CIE 错误代码的零长度拉取响应。 Falcon 处理零长度拉动响应的方式与处理任何其他拉动响应的方式相同。...在 Falcon 块本身中，错误处理完全在硬件中实现。错误处理的目标是将影响范围限制在出现错误的连接上，并且不影响其他连接的性能。使用数据包超时和重传来处理数据包丢失等协议错误。...目标端的 ULP 会通过发送长度为零的拉取数据包向发起者发出必须错误完成的拉取事务信号。...如果 ○ 接收器请求序列号位图为零，并且 ○ 接收器数据序列号 ACK 位图为零，并且 ○ 接收器数据序列号 Rx 位图为零，并且 ○ 接收器 R-OWN 和 D-OWN 位为零，则发送器必须停止...如果 fcwnd 未减小，时间标记将设置为当前时间减去一个 RTT图片10.4 PLB：保护性负载平衡PLB 尝试在不同的网络路径之间平衡负载。

    10410

    R语言时间序列数据指数平滑法分析交互式动态可视化

    p=13971 R语言提供了丰富的功能，可用于绘制R中的时间序列数据。 包括： 自动绘制 xts 时间序列对象（或任何可转换为xts的对象）的图。...高度可配置的轴和系列显示（包括可选的第二个Y轴）。 丰富的交互式功能，包括 缩放/平移 和系列/点 高亮显示。 显示 序列周围的上/下条（例如，预测间隔）。...演示版 这是一个由多个时间序列对象创建的简单折线图： lungDeaths <- cbind(mdeaths, fdeaths) graph(lungDeaths) ?...请此图是完全交互式的：当鼠标移到系列上时，将显示各个值。还可以选择要放大的图形区域（双击缩小）。 可以通过将其他命令通过管道传递到原始图表对象上来自定义图表。...这是一个时间序列分析之指数平滑法示例，它说明了阴影条，指定图标题，在x轴上绘制网格以及为系列颜色使用自定义调色板的示例： graph(predicted, main = "Predicted Lung

    1.2K20

    HSKRC BLHeli-S 30A电调

    对于DSHOT600，整个比特位的长度为1.67us（T0H+T0L或T1H+T1L），0的高电平时间为625ns，1的高电平时间是1250ns。...典型的症状是发动机停止或快速增加油门时卡顿，特别是在低转速运行时。如上所述，设置高换向时间通常有帮助，但以效率为代价。 消磁补偿是解决这一问题的另一种方法。首先，它检测何时出现了demag情况。...嘟嘟声强度： 设置正常运行时的蜂鸣音强度。 信标强度： 设置蜂鸣信标蜂鸣时蜂鸣的强度。如果油门信号在给定时间内为零，电子悬架控制系统将开始发出蜂鸣声。...当检测到油门信号时，它会发出一声低沉的哔哔声。这表示开始警戒序列。 然后，当或如果油门为零，它会发出一声高音哔哔声。这标志着警戒序列的结束。...失速保护： 如果电机已尝试启动但几秒钟内未成功，它将停止尝试并等待油门归零，然后再尝试。

    2.1K20

    R语言股票市场指数：ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析|附代码数据

    " "zoo" 让我们看一下DJI xts对象，它提供了六个时间序列，我们可以看到。...几何意义： 偏度的取值范围为(-∞,+∞) 当偏度时，概率分布图左偏（也叫负偏分布，其偏度<0）。 当偏度=0时，表示数据相对均匀的分布在平均值两侧，不一定是绝对的对称分布。...然而： *对于某些模型参数，Nyblom稳定性检验无效假设认为模型参数随时间是恒定的 *正偏差为零的假设在5％的显着性水平上被拒绝；这种检验着重于正面冲击的影响 *拒绝了标准化残差的经验和理论分布相同的...但是，偏差检验在5％时不如ARMA（2,2）+ eGARCH（1,1）模型令人满意。 进一步显示诊断图。 我们用平均模型拟合（红线）和条件波动率（蓝线）显示了原始的对数收益时间序列。...模型比较 ARIMA、GARCH 和 VAR模型估计、预测ts 和 xts格式时间序列 PYTHON用GARCH、离散随机波动率模型DSV模拟估计股票收益时间序列与蒙特卡洛可视化 极值理论 EVT、POT

    1.1K00

    【计算机网络】数据链路层 : 总结 ( 封装成帧 | 流量控制与可靠传输 | 差错控制 | 介质访问控制 | 局域网 | 广域网 | 数据链路层设备 ) ★★★

    零比特填充法 : ① “数据帧” 首部尾部设定 : 数据帧首部尾部 都设定成 01111110 , 解决 数据中出现 01111110 数据的情况 , 实现透明传输 ; ② 发送端 : 扫描发送数据..., 即发送方用了多长时间将数据帧发送完毕 ; RTT 是往返时延 ; T_A 是接收方 发送 ACK 确认帧 的时延 ; "停止-等待协议" 信道利用率很低 , 大部分事件都在 传输的延迟上..., 将上述数据 与 生成多项式 10011 相除 , 如果余数为 0 说明该数据帧没有差错 ; ② 结果判定 : 如果余数不为 0 , 说明数据帧错误 , 而且不知道哪里出现错误 , 丢弃该数据帧...B 发送 1 数据 , 其发送的每个 比特 , 都对应一个 m 位的 芯片序列 , 一般情况下 芯片序列的长度是 64 或 128 位 , 这里为了方便演示 , 设置芯片序列 长度为...: 如果发送时 , 出现了冲突 , 数据被丢弃 , 或部分出错 , 发送失败 ; ② 接收方处理 : 接收方没有收到数据 , 或 收到错误数据 , 那么向发送方 发送 错误信息 , 或者 干脆 不回送

    3.1K10

    经济学：动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)、ARIMA、TVP预测原油时间序列价格|附代码数据

    但由于缺乏足够的信息，通常无法对参数进行精确估计。最简单的例子是当解释变量的数量大于时间序列中的观察值的数量时。...在最近的预测趋势中可以发现各种方法。以原油价格为例，预测方法通常可以分为时间序列模型、结构模型和其他一些方法，如机器学习、神经网络等。...另外，基于小波分解、神经网络等的其他方法通常忽略了其他因素的影响，只关注单一时间序列。这些使得DMA成为从业者的一个有趣的方法。 DMA的下一个方面是，它允许回归系数是随时间变化的。...一个例子：原油市场 我们举一个原油市场的例子。据此可以说，在哪些时间序列可以作为预测现货原油价格的有用解释变量方面，存在着不确定性。 xts对象crudeoil包含来自原油市场的选定数据，即。...，所有的时间序列都可以在5%的显著性水平上被认为是平稳的。

    56910

    生产最佳实践

    管理速率限制在使用我们的API时，理解和规划速率限制至关重要。提高延迟请查看我们关于延迟优化的最新指南。延迟是请求被处理并返回响应所需的时间。...完成请求的生命周期如下：网络 终端用户到API的延迟服务器 处理提示标记的时间服务器 采样/生成标记的时间网络 API到终端用户的延迟延迟的大部分通常来自标记生成步骤。...直觉：提示标记对完成调用的延迟影响很小。生成完成标记的时间要长得多，因为标记是逐个生成的。较长的生成长度会由于需要为每个标记生成而累积延迟。...它不会改变获取所有标记的时间，但会减少首个标记的时间，适用于需要显示部分进度或将停止生成的应用程序。这可以提供更好的用户体验和UX改进，因此值得尝试使用流式传输。基础设施我们的服务器目前位于美国。...在思考如何降低成本时，一个有用的框架是将成本视为标记数量和每个标记的成本的函数。使用这个框架，有两个潜在的降低成本的途径。首先，您可以尝试通过切换到较小的模型来降低每个标记的成本，以降低成本。

    18710

    LLM推理技术之StreamingLLM：如何拥有无限长生成能力

    现有模型的外推（extrapolation）能力有限，也就是说当序列长度超过pretraining时设定的注意力窗口大小时，它们的表现会下降，这是模型能力的瓶颈。...如下图1所示，Dense Attention具有O(T^2)的时间和内存复杂度。当文本长度超过预训练文本长度时，其运行的性能会下降。 目前主流地增加输入文本长度的方法有如下两大类方法： 1....因为Attention的计算量和内存需求都随着序列长度增加而成平方增长，所以增加序列长度很难，一些实现方法包括：训练时用FlashAttention等工程优化，以打破内存墙的限制，或者一些approximate...使用Llama-2-7B时，对256个句子的平均注意力logits进行的可视化，每个句子的长度为16。...然而，有时候attention机制并不能确定哪个位置更值得关注，但由于Softmax需要所有位置的值的总和为1，因此必须“表态”给某些位置较大的权重，这就可能导致错误的权重更新，而这个错误在后续的过程中很难被纠正

    1.7K40

    R语言时间序列数据指数平滑法分析交互式动态可视化

    p=13971 R语言提供了丰富的功能，可用于绘制R中的时间序列数据。 包括： 自动绘制  xts  时间序列对象（或任何可转换为xts的对象）的图。...高度可配置的轴和系列显示（包括可选的第二个Y轴）。 丰富的交互式功能，包括  缩放/平移  和系列/点  高亮显示。 显示   序列周围的上/下条（例如，预测间隔）。...演示版 这是一个由多个时间序列对象创建的简单折线图： lungDeaths <- cbind(mdeaths, fdeaths)graph(lungDeaths) 请此图是完全交互式的：当鼠标移到系列上时...这是一个时间序列分析之指数平滑法示例，它说明了阴影条，指定图标题，在x轴上绘制网格以及为系列颜色使用自定义调色板的示例： graph(predicted, main = "Predicted Lung...Deaths (UK)")  从侧边栏链接到的  库包括更多可用于自定义的各种功能的示例。

    1.3K40

    独家 | 手把手教你学习R语言（附资源链接）

    本文为带大家了解R语言以及分段式的步骤教程！ 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法的问题。学习者不知道从哪开始，如何进行，选择什么学习资源。...执行时间序列分析?尝试一下像zoo，xts和quantmod程序包。 课后作业 通过“导入数据进入R语言”课程，或阅读文章1、2、3、4。掌握导入数据软件包。...在解决问题中测试自己的R语言水平--练习中的问题。 步骤八:时间序列分析 R语言有一个用于专属任务视图时间序列。如果你想在R语言中做一些时间序列分析，这将是您开始的地方。您很快会发现工具的强大。...想要从在线资源中掌握时间序列分析是件不容易的事情。好的切入点是一本关于时间序列的书或者选择《原理与实践》这本书。在程序包方面，您需要熟悉Zoo与xts程序包。...Zoo为您提供了常用的保存时间序列对象格式，而xts供了操作时间序列的数据集工具。 辅助资源: 时间序列综合教程。 课后作业 选择上述列出的时间系列教程，开始您的分析。

    2.7K70

    R语言时间序列分析的最佳实践

    以下是我推荐的一些R语言时间序列分析的最佳实践：准备数据：确保数据按照时间顺序进行排序。检查并处理数据中的缺失值和异常值。...确定时间间隔（例如每日、每周、每月）并将数据转换为适当的时间序列对象（如xts或ts）。可视化数据：使用绘图工具（如ggplot2包）绘制时间序列的趋势图，以便直观地了解数据的整体情况。...拟合时间序列模型：根据数据的特征选择适当的时间序列模型，如ARIMA、GARCH等。使用模型拟合函数（如arima、auto.arima）对数据进行拟合，并估计模型的参数。...模型诊断：使用模型诊断工具（如AIC、BIC、残差分析等）对拟合的时间序列模型进行评估。检查残差序列是否为白噪声，并对其进行必要的修正。...这些最佳实践可帮助您在R语言中进行时间序列分析时更加规范和有效地工作。

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