接下来的章节提供了一个使用花旗集团数据集的模型演示。 估算 模型要求用户传递一个xts对象，即所考虑时期的数据的预测日方差。...# 定义一个日模型 spec(list(armaOrder = c(1, 1))) # 使用ugarchroll方法创建一个滚动的预测 roll(spec) #提取sigma 预测 sigma = as.xts...这是一个xts对象，也可以选择有m.sim列，这样每个独立的模拟都是基于日方差独立模拟的调整残差。下面的示例代码显示了对未来1分钟间隔的10,000个点的模拟，并说明了季节性成分的影响。...效果比较理想。 如下图所示，VaR能很好地处理日内数据。观察到的VaR峰值是开盘前后的季节性因素造成的。...另一个可能的扩展方向是分别处理一周中每一天的昼夜效应。 最后，这个模型不是 "上手即用 "的，需要在准备日内收益率数据时进行一些思考。
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。...price 我们首先为估计定义一个时间序列（ts）对象。请注意， ts 与 xts类似， 但没有日期和时间。...代码 as.POSIXct() 将字符串转换为带有分钟和秒的日期格式。...df <-data.frame df$daime <-paste df$dttime <-as.POSIXct df xts 对于仅使用日期的转换，我们使用 POSIXlt() 而不是 POSIXct...plot R 有一个方便的函数来 autofit() 拟合ARIMA 模型的参数。 现在寻找最好的 ARIMA 模型了。 autoarma 时间序列模型的一项重要功能是预测。
我们将做一个简单的最小二乘（LS）回归来估计截距α和加载β： ? 大多数代码行用于准备数据，而不是执行因子建模。...LS拟合很容易在R中实现，如下所示： ?...回顾一种资产和一个因素的因子模型 我们获得 夏普比率如下： 假设。...我们最终将比较以下不同的因子模型： 样本协方差矩阵 宏观经济一因素模型 基本的三因素Fama-French模型 统计因素模型 我们在训练阶段估计模型，然后将估计的协方差矩阵与测试阶段的样本协方差矩阵进行比较...eigSigma$vectors[, 1:K] %*% diag(sqrt(eigSigma$values[1:K]), K, K) Psi <- diag(diag(Sigma - B %*% t(B))) 最后
本文将说明金融数学中的R 语言优化投资组合，Fama-French三因子（因素）模型的实现和使用具有单一市场因素的宏观经济因素模型我们将从一个包含单个已知因子（即市场指数）的简单示例开始。...我们将做一个简单的最小二乘（LS）回归来估计截距α和加载β：大多数代码行用于准备数据，而不是执行因子建模。...回顾一种资产和一个因素的因子模型我们获得夏普比率如下：假设。...0.009796620 -0.0149177957#> CF -0.0000573028 0.0023108605 -0.007409061 -0.0153425661 通过不同因子模型进行协方差矩阵估计的最终比较我们最终将比较以下不同的因子模型...eigSigma$vectors[, 1:K] %*% diag(sqrt(eigSigma$values[1:K]), K, K) Psi 最后
概述 和Python计算环境中的tushare包一样，在R中我们使用quantmod包接入第三方数据源，实现自定义量化分析平台的构建。...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。...基于这个原理，我写了一个Quote函数来优化参数配置的体验。首先我们需要定义一个股票池序列，然后调用Quote函数获取某只股票的行情返回数据。...]]) } # 基本配置 universes 日期...最后通过xts转化为可以被quantmod识别的xts时间序列对象。
最后，我们交叉检查我们的预测值是否与实际值一致。 使用R编程构建ARIMA模型 现在，让我们按照解释的步骤在R中构建ARIMA模型。有许多软件包可用于时间序列分析和预测。...我们将在R中使用For循环语句，在此循环中，我们预测测试数据集中每个数据点的收益值。 在下面给出的代码中，我们首先初始化一个序列，它将存储实际的收益，另一个系列来存储预测的收益。...预测的点收益为-0.001326978，在输出的最后一行中给出。 让我们通过比较预测回报与实际回报来检查ARIMA模型的准确性。代码的最后一部分计算此准确性信息。...，index(Actual_series)) #创建两个回归系列的图 - 实际与预测 #创建一个表格，用于预测的准确性 comparsion = merge(Actual_series，forecasted_series...结论 最后，在本文中，我们介绍了ARIMA模型，并将其应用于使用R编程语言预测股票价格收益。我们还通过实际收益检查了我们的预测结果。
na.approx(x) #对缺失值进行线性插值 na.spline(x) #对缺失值进行样条插值 na.locf(x) #末次观测值结转法 na.trim(x, sides=”left” ) #去掉最后一个缺失值...before”,”linear”,”after”) ) #可以选择插值方法，before末次观测值法，after下次观测结转法 as.contiguous(x) #返回x中最长的连续无缺失值的序列片段，如果有两个等长的序列片段...，则返回第一个。...(x) plot.zoo(x, plot.type=”single”) #支持多个时间序列数据在一个图中展示 plot(x, plot.type=”single”) #支持多个时间序列数据在一个图中展示...read.csv(“double.csv”,header=F) double=ts(d,start=1964,freq=1) plot(double, plot.type = “multiple”) #两组数据两个图
相反，弱市中，中线追涨比较可取，能够在弱市中保持强势的股票不多，但这种强势反而可以持续。但很多时候，弱市中这样的股票反倒不敢追了。...这样我们就把追涨杀跌的投资理论，变成了一个数学模型。 接下来，我们利用R语言对股票数据的进行操作，来实现一个追涨杀跌模型的实例，从而验证我的们投资理论，是否能发现赚钱的机会。...2.1 数据准备 R语言本身提供了丰富的金融函数工具包，时间序列包zoo和xts，指标计算包TTR，数据处理包plyr，可视包ggplot2等，我们会一起使用这些工具包来完成建模、计算和可视化的工作。...，由于数据所有股票都是混合在一起的，而进行计算时又需要按每支票股计算，所以在数据加载时我就进行了转换，按股票代码进行分组，生成R语言的list对象，同时把每支股票的data.frame类型对象转成XTS...最后总结，本文从 追涨杀跌 的思路开始，到市场特征检验，再到数学公式，R语言建模，再到历史数据回测。通过R语言，很简单地就实现了一个我们脑子中的投资想法。
tk_xts函数将其添加到xts对象。...使用R为我们资产的每一项计算beta，我们可以将上述代码包装到一个函数中： ? 我们可以将这个函数应用于数据中的单项资产，然后将所有这些资产： ?...我创建了一个函数，该函数接受资产并计算残差和Sigma值。我们在这里计算的是以下内容： err ? 其中i=1,···,N Sigma ? 以上等式在基础R中的代码为： ? 现在我们有值。...夏普（Sharpe）比率是一种报酬变动比率，它允许我们能够在调整风险之后将投资组合的表现与无风险资产进行比较。...它从CAPM中获取了市场因子，并增加了两个新因子，SMB和HML或Small-minus-Big和High-minus-Low。SMB试图发挥规模效应，从长远来看，小型市值公司应跑赢市场。
我们把动态变化绝对值超过目标收益p%的变化进行累加作为一个指标变量T: ? 指标变最T用来找出在k天内，日平均价格明显高于目标变化的那些日期的变化之和。...,x) + x r,1,function(x) sum(x[x >tgt.margin | x < -tgt.margin])) + if (is.xts(quotes)) xts...我们在同一张K线图中，增加了另外两个指标:平均价格(和K线在同一张图上)和T指标。函数newTA()可用于绘制新的函数指标并加人到已有的K线图中。...该函数的返回值是一个绘图函数.这意味着可以像调用R的其他函数一样来调用对象addT. ind和对象acidAvgPrice。...这由最后两条指令来完成，每一条指令把一个指标绘制到前面用candleChart()得到的K线图中。每条指令都增加一个指标让candleChart()函数产生初始图形。
最后，我们使用bind_cols()将两个数据集的列绑定在一起。...xgboost包需要一个特定类型的xgb.DMatrix()。这是dtrain和dtest正在做的。 然后，我们设置XGBoost参数并应用XGBoost模型。...列表中第一个资产的前几个观测结果如下： 其中包括XGBoost预测的概率、实际的观测结果、结果日期（样本外测试数据的日期），观测股价、计算出的日收益率（观测结果的副本）、从Yahoo收集了OHLC数据，...最后我们构建了时间序列特征，然后将其重新命名为 X_n。...top_assets xts(top_assets[,c(2:ncol(top_assets))], order.by = top_assets$date) # put top_assets into
然后，SVM在较高维度的空间中绘制一条线，以最大化两个类之间的距离。将新的数据点提供给SVM后，它会计算该点落在线的哪一边并进行预测。...将gamma参数选择为模型输入数量（1 /（输入数量））是一个经验法则。最后，您需要选择正则化参数C。C确定了训练集中分类错误的示例与决策边界的简单性之间的权衡。...交易RSI 相对强弱指标（RSI）将“上涨”移动的平均大小与“下跌”移动的平均大小进行比较，并将其归一化为0到100。...在强劲的上升趋势中，RSI值超过70可能表示趋势的延续，而在下降趋势期间的RSI值70可能意味着一个很好的切入点。问题是要找出要考虑这两个因素的确切条件。...当价格刚刚跌破50期SMA以下且RSI超过70时，它发现了一个短暂的机会。这与第一种情况相似，但我们正在寻找看跌突破进入信号，而不是传统的“超买”条件。
我发现 R 中没有一个用于集成的易用开源包。 当时我就决定要借此机会创建一个简单的包，使人们用几行代码就能进行集成（堆叠）。...你还须确保你已安装以下几个包：quantmod、xts、roxygen2 和 devtools。 5. 从零开始编写你的第一个包 现在让我们开始创建一个简单的包。...你可选择一个现有目录或者选择创建一个新目录。然后选择项目类型为 R 包。 ? 之后你再为你的包选择一个合适的名称。我将其命名为 StockPredictoR。...例如这个包，我将使用 quantmod、stats 和 xts 包的功能。须另外添加两个字段：Depends and Suggest。...这个包最后的描述文件如下所示： ? 进入 R 文件夹，你会发现已生成 hello.R script。打开 hello.R script。 ?
这时候R语言就是一个很好的选择：R可以高效地、优雅地解决数据处理操作。...初识R语言支持的数据类型 1.1 向量 Vector : c() 1.2 矩阵 Matrix: matrix() 1.3 数据框 DataFrame: data.frame() 1.4 时间序列 XTS...: xts() ?...http://blog.fens.me/r-xts/ 2.查看数据概况 > data(iris) > head(iris,10) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length...例如：合并来源不同，结构相似的两个表格 3.1 向量合并 #一维向量合并直接将要合并的变量以","分割放到c()中即可。
$GPZDA,,,,,*hh UTC时间，hhmmss（时分秒）格式 UTC日期，日 UTC日期，月 UTC日期...保持，L=丢失 时钟的信息，R=保持，L=丢失 振荡器不连续漂移，P=通过，F=检测到过度漂移 数据不连续采集，C=正在采集，如果没有采集则为空 GPS接收机温度...，单位为摄氏度 GPS接收机配置数据，R=保持，L=丢失 注：本语句每分钟发送一次，与所选择的波特率无关。...，3=正在接收，4=正在扫描 差分源，R=RTCM，W=WAAS，N=非差分定位 差分状态，A=自动，W=仅为WAAS，R=仅为RTCM，N=不接收差分信号 三、TEXT文本格式说明...: 区域描述: 长度: 注释: ———————– ——- ———————— 句头起始符 1 始终为 ‘@’ ———————– ——- ———————— /年 2 UTC年的最后两位数字 | —
摘要：本文简单介绍如何编写第一个hello world程序，以及程序是被执行的适合群体：适用于Hi3861开发板，启动流程分析4.1编写第一个程序本文在这里做下总结：（1）确定目录结构。.../applications/sample/wifi-iot/app路径下新建一个目录（或一套目录结构），用于存放业务源码文件。...（3）xts：xts测试子系统。...这里我们先不要xts子系统，不然每次开机后，系统都要跑xts认证程序，影响我们后面测试，我们先注删除，如下：4.3 Hi3861启动流程由于hi3681的liteos-m被芯片rom化了，固化在芯片内部了...所以我们主要看内核启动后的第一个入口函数。
因为后续可能存在一个soc多个board的情况。...设计比较合理。4 applications文件夹该文件夹存放应用相关代码，后续我们编写代码需要在该文件夹下添加。...3.3烧录（1）基于vscode方式烧录OpenHarmony可以基于vscode的方式进行烧录，但是该方式比较复杂，这里暂时不推荐。...3.4运行效果烧录完后，我们可以打开串口工具，查看串口打印:这是因为默认打开了xts测试，开发板跑起来系统后会做xts测试。...看到如下提示，则表示xts测试通过写在最后如果你觉得这篇内容对你还蛮有帮助，我想邀请你帮我三个小忙：点赞，转发，有你们的 『点赞和评论』，才是我创造的动力；关注小编，同时可以期待后续文章ing，不定期分享原创知识
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。...xts对象的趋势包含来自谷歌的关于选定搜索词的互联网数量的数据。 stock_markets代表Google Trends的 "股票市场"。...[,i]) xaxt='n', xlab="", ylab="", main="系数" 图4 最后，可以怀疑有一些模型在某种意义上优于其他模型。...，可以将选定的模型与一些替代预测进行比较。...R> altm 所选的DMA模型的RMSE比两个基准预测要小，但与Auto ARIMA相当。MAE的情况也类似。然而，Auto ARIMA的MAE比选定的DMA模型小。
1.2.2 R语言核心包的使用 R语言同其他语言一样，在软件启动时，为我们提供了7个核心包，包括了众多的基础函数，如 数学计算函数，统计计算函数，日期函数，包加载函数，数据处理函数，函数操作函数，图形设备函数等...所以，不要太轻易就说自己掌握了R语言，多想想如何才能把其他语言的基础带到R语言的世界里。 1.2.3 R语言的内核编程 R语言的内核编程，又是一个比较复杂的计算机学科的问题。...在R中，向量是R的基本数据类型(vector)，当你对一个向量进行操作时，程序会对向量中每个元素进行分别计算，计算结果以向量的形式返回。比如，最常见的两个等长的向量相加。...1.2.4 R语言包的开发 R包的开发，是R语言编程中比较难的，又不得不面对的问题，不仅要把上文中所提到的各种R语言技术综合运用在一起，还要符合R包的开发规范，并用Latex写好文档，最后提交给CRAN...同时，我正在量化投资的创业中，R语言作为是系统架构中的算法引擎在最核心的位置，R正在承担着最有价值的业务，在后续的《R的极客理想-量化投资篇》一书中，我将会完整的介绍R语言在我的量化投资系统中的运用。
静止数据加密可以在以下场景保护数据不泄露：如非受信任的人可能进入机房、硬盘丢失或被盗，如笔记本电脑、上网本或外部存储设备、在修理厂修理、以及硬盘弃用后。简单点，硬盘丢了也不担心泄密。...对数据的读写请求在从文件系统（filesystem）到块设备驱动（block device driver）之间，其实是由dm-crypt和crypto-api两个模块相互协作完成。...841px-XTS_mode_encryption.svg.png dm-crypt/LUKS默认使用的AES-XTS是目前最快的算法，因为基于AES（高级加密标准算法 Advanced Encryption...不过注意，最后一个密码删除后，整个LUKS卷就无法操作了，一定要留一个至少。...另外注意，这个评测是在内存中进行的，数值仅能用于各个算法的相对比较，和真实的块设备读写时还是相差不少的。
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