共计 2538 个字符，预计需要花费 7 分钟才能阅读完成。
原文链接：http://tecdat.cn/?p=5277
最近咱们被客户要求撰写对于递归神经网络的钻研报告，包含一些图形和统计输入。
本文剖析了 S&P500 指数和 SPY ETF，VIX 指数和 VXX ETN 的稳定率的可预测性和可交易性。只管已有大量对于预测高频稳定的文献，但大多数仅依据统计误差评估预测
实际上，这种剖析只是对预测的理论经济意义的一个小的批示。因而，在咱们的办法中，咱们还通过交易适当的稳定率衍生品来测试咱们的预测。
简介
波动性在资产定价和调配以及风险管理中起着核心作用，例如危险价值 (_VaR_) 与冀望损失(_ES_)。对计量经济学家，统计学家和从业者来说，建模和预测波动性十分重要。然而，传统的狭义自回归条件异方差（GARCH）和随机稳定率（SV）模型的利用并不适宜用于应用高频数据的利用。
本文将 HAR-RV- J 与递归神经网络（RNN）和混合 HAR-RV-J- RNN 模型进行比拟，以预测波动性，从而剖析预测性。
循环神经网络
人工神经网络是一种功能强大的非参数工具，用于信号滤波，模式识别和插值，也能够容忍有误差的数据，并找到模型参数之间的非线性关联。大多数计量经济模型是通过捕捉工夫序列的特定特色（例如长记忆）或假如变量之间的函数关系而开发的，人工神经网络的次要长处是它们蕴含非线性并蕴含所有变量。
具备一个暗藏层的单输入 RNN 模型
混合模型
混合模型也被设计为 RNN。然而，作为附加输出，咱们将线性模型的预测提供给 RNN。咱们还保留了四个基
输出。因而，在混合模型的状况下，输出的总数减少到 5。
所有其余模型参数放弃不变。具体地，如上确定暗藏神经元的数量。此外，模型架构放弃雷同。
应用混合模型的动机源于心愿利用每个模型。通过将线性预测提供给 RNN，咱们能够从预测工作中删除任何线性重量。这应该为更好地匹配线性预测误差的非线性残差留出更多空间。
数据
咱们的根底数据集包含来自于 1996 年 1 月 2 日至 2016 年 6 月 2 日开始的规范普尔 500 指数。
后果
每日 S&P500 RV。留神：顶部面板别离显示每日实现的稳定率及其对数变换，和。上面的图表显示了跳转成分，和
论断
本文剖析了异质自回归模型的后劲，包含跳跃预测实现稳定率（RV）。对于这种办法，咱们依据规范普尔 500 指数的 5 年日内数据的 20 年历史计算 RV。咱们的结果表明，根底 HAR-RV- J 模型的确可能提供令人满意的 RV 预测。
有问题欢送分割咱们！
本文摘选 《 R 语言 HAR-RV- J 与递归神经网络（RNN）混合模型预测和交易大型股票指数的高频稳定率 》，点击“ 浏览原文”获取全文残缺材料。
点击题目查阅往期内容
R 语言预测期货稳定率的实现：ARCH 与 HAR-RV 与 GARCH，ARFIMA 模型比拟
PYTHON 用 GARCH、离散随机稳定率模型 DSV 模仿预计股票收益工夫序列与蒙特卡洛可视化
极值实践 EVT、POT 超阈值、GARCH 模型剖析股票指数 VaR、条件 CVaR：多元化投资组合预测危险测度剖析
Garch 稳定率预测的区制转移交易策略
金融工夫序列模型 ARIMA 和 GARCH 在股票市场预测利用
工夫序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH 模型剖析股票价格
R 语言危险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal 法滚动预计 VaR（Value at Risk）和回测剖析股票数据
R 语言 GARCH 建模罕用软件包比拟、拟合规范普尔 SP 500 指数稳定率工夫序列和预测可视化
Python 金融工夫序列模型 ARIMA 和 GARCH 在股票市场预测利用
MATLAB 用 GARCH 模型对股票市场收益率工夫序列稳定的拟合与预测 R 语言 GARCH-DCC 模型和 DCC（MVT）建模预计
Python 用 ARIMA、GARCH 模型预测剖析股票市场收益率工夫序列
R 语言中的工夫序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH 模型剖析股票价格
R 语言 ARIMA-GARCH 稳定率模型预测股票市场苹果公司日收益率工夫序列
Python 应用 GARCH，EGARCH，GJR-GARCH 模型和蒙特卡洛模仿进行股价预测
R 语言工夫序列 GARCH 模型剖析股市稳定率
R 语言 ARMA-EGARCH 模型、集成预测算法对 SPX 理论稳定率进行预测
matlab 实现 MCMC 的马尔可夫转换 ARMA – GARCH 模型预计
Python 应用 GARCH，EGARCH，GJR-GARCH 模型和蒙特卡洛模仿进行股价预测
应用 R 语言对 S&P500 股票指数进行 ARIMA + GARCH 交易策略
R 语言用多元 ARMA,GARCH ,EWMA, ETS, 随机稳定率 SV 模型对金融工夫序列数据建模
R 语言股票市场指数：ARMA-GARCH 模型和对数收益率数据探索性剖析
R 语言多元 Copula GARCH 模型工夫序列预测
R 语言应用多元 AR-GARCH 模型掂量市场危险
R 语言中的工夫序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH 模型剖析股票价格
R 语言用 Garch 模型和回归模型对股票价格剖析
GARCH（1,1），MA 以及历史模拟法的 VaR 比拟
matlab 预计 arma garch 条件均值和方差模型 R 语言 POT 超阈值模型和极值实践 EVT 剖析
R 语言极值推断：狭义帕累托散布 GPD 应用极大似然预计、轮廓似然预计、Delta 法
R 语言极值实践 EVT：基于 GPD 模型的火灾损失散布剖析
R 语言有极值（EVT）依赖构造的马尔可夫链 (MC) 对洪水极值剖析
R 语言 POT 超阈值模型和极值实践 EVT 剖析
R 语言混合正态分布极大似然预计和 EM 算法
R 语言多项式线性模型：最大似然预计二次曲线
R 语言 Wald 测验 vs 似然比测验
R 语言 GARCH-DCC 模型和 DCC（MVT）建模预计
R 语言非参数办法：应用核回归平滑预计和 K -NN(K 近邻算法)分类预测心脏病数据
matlab 实现 MCMC 的马尔可夫转换 ARMA – GARCH 模型预计
R 语言基于 Bootstrap 的线性回归预测置信区间预计办法
R 语言随机搜寻变量抉择 SSVS 预计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型
Matlab 马尔可夫链蒙特卡罗法（MCMC）预计随机稳定率（SV，Stochastic Volatility）模型
Matlab 马尔可夫区制转换动静回归模型预计 GDP 增长率 R 语言极值推断：狭义帕累托散布 GPD 应用极大似然预计、轮廓似然预计、Delta 法
