R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略
在本文中，我想向您展示如何应用S＆P500股票市场指数的交易策略。 通过组合ARIMA和GARCH模型，从长期来看，我们可以超过“买入并持有”方法。 策略概述 该策略在“滚动”预测的基础上执行： 对于每一天，股票指数的对数收益的前_k_天被用作拟合最佳ARIMA和GARCH模型的窗口。 组合模型用于...
R语言时间序列：ARIMA / GARCH模型的交易策略在外汇市场预测应用
最近，我们继续对时间序列建模进行探索，研究时间序列模型的自回归和条件异方差族。我们想了解自回归移动平均值（ARIMA）和广义自回归条件异方差（GARCH）模型。它们在量化金融文献中经常被引用。 接下来是我对这些模型的理解，基于拟合模型的预测的一般拟合程序和简单交易策略的摘要。 这些时间...
R语言基于Garch波动率预测的区制转移交易策略
本文提出了一种算法，可以根据市场波动性在均值回归和趋势跟随策略之间进行切换。研究了两种模型：一种使用历史波动率，另一种使用Garch（1,1）波动率预测。均值回归策略使用RSI（2）建模：RSI（2）时为Long，否则为Short。趋势跟踪策略以SMA 50/200交叉建模：当SMA（50）>...
使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略
在本文中，我想向您展示如何应用S＆P500美国股票市场指数的交易策略。 通过组合ARIMA和GARCH模型，从长期来看，我们可以大大胜过“买入并持有”方法。 策略概述 该策略在“滚动”的基础上执行： 对于每一天，股票指数的对数收益的前k天的前k天被用作拟合最佳ARIMA和GARCH模型的窗口。 组合...
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