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python金融时序预测模型ARIMA、GARCH、LSTM谁更强?

圆圆的算法笔记 • 1 月前 • 75 次点击  

时间序列预测方法常见的包括单变量预测、多变量预测,以及混合模型预测方法。

单变量预测方法包括自回归移动平均模型(ARIMA)、指数平滑模型、随机森林和深度学习模型等。

多变量预测方法包括向量自回归模型(VAR)、协整模型和多变量深度学习模型等。

混合模型预测方法是将多个预测模型的结果结合起来,以得到更好的预测结果。例如CNN-BiLSTM-AM,CNN-BiLSTM-Attention,LSTM-ARO,将ARIMA模型的预测结果与深度学习模型的预测结果结合起来。

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金融数据中最关心的除了资产价格、收益率,就是资产波动率。在金融时间序列波动率预测工作中LSTM和GARCH模型尤为关键。

为了帮助大家掌握波动率模型和金融时间序列预测,我邀请发表二十余篇SCI论文的伍导师为大家制作 《定量金融:波动预测时间序列+机器学习》直播课 从波动率特征讲解到波动率期权定价波动率模型(ARCH、GARCH)随机波动率模型时间序列预测模型(ARIMA等)典型组合模型(GARCH-type,LSTM–GARCH)等内容,全面掌握波动率对期权定价和资产分配、计算风险管理的金融时序预测关键技术。(下滑查看课程大纲领直播福利)

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课程大纲

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部分课程内容概览

波动率是什么?

  • 波动率的定义
  • 隐含波动率 & 波动率微笑(偏度)
  • 波动率指数VIX
  • 波动率用途:资产组合
  • 波动率用途:期权定价 B-S模型

时间序列模型

  • 典型模型:ARIMA&GARCH
    • 理论组成
    • 参数组成
    • 模型构建和预测
  • 平稳性检验ADF
  • ACF&PACF
  • AIC&BIC
  • ARCH➡️GARCH

波动率模型

  • 波动率模型ARCH
  • 波动率模型GARCH
  • 波动率模型GARCH 2步估计与改进
  • 波动率模型 改进GARCH模型
  • 随机波动率模型

模型组合

  • 典型组合模型1:VU-GARCH-LSTM
  • 典型组合模型2:GE-LSTM,GARCH,EGARCH,LSTM
  • 典型组合模型3:GARCH–LSTM,eGARCH,gjrGARCH
  • 典型组合模型评价指标

实证研究

  • 实证研究1《A Hybrid Prediction Model Integrating GARCH Models With a Distribution Manipulation Strategy Based on LSTM Networks for Stock Market Volatility》
  • 实证研究2《Forecasting the volatility of stock price index: A hybrid model integrating LSTM with multiple GARCH-type models》
  • 实证研究3《LSTM–GARCH Hybrid Model for the Prediction of Volatility in Cryptocurrency Portfolios》

总结展望:局限性讨论

  • 金融资产随机性:时间序列可否预测?
  • 均值回归有效性:是否会统计性的回归?
  • 极端尾部的冲击:一朝回到解放前?

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直播&系列课伍导师介绍:

科研背景:

  • 博士,牵头中科院先导项目、国家自然科学基金等多个重大项目。目前已经发表了SCI文章二十余篇。

项目经验

  • 与国内顶级金融公司合作,开发期货、股票、数字货币等量化投资策略以及市场微结构研究。

招收论文指导学生

  • 研究方向:金融量化,金融时间序列预测,多因子量化模型,集成电路,EUV光刻等。

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研梦非凡导师团队

研梦非凡的导师来自海外QStop50、国内华五、C9、985高校的教授/博士导师/博士后,世界500强公司算法工程师,以及国内外知名人工智能实验室研究员。

这是一支实力强大的高学历导师团队,在计算机科学、机器学习、深度学习等领域,积累了丰富的科研经历,研究成果也发表在国际各大顶级会议和期刊上,在指导学员的过程中,全程秉持初心,坚持手把手个性化带教。包括但不限于以下导师~~

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我们背靠研途考研(就是张雪峰老师和徐涛老师在的那个研途考研),做教育十余年,重交付,重口碑,是我们一贯的公司理念!

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