共计 1110 个字符，预计需要花费 3 分钟才能阅读完成。
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24680
Beta 假如反映了一种工具对例如市场的危险。然而，您能够通过各种形式估算此度量。
你能够膨胀你的预计来稳固它。另一个方面是这种危险度量的非线性。在红色和绿色的工夫里，对市场的敏感性不雷同。从后果中咱们能够看到：
plot('AMZN' main="AMZN 靠近于市场收益率的收益率",
xlab="市场收益率",pch=20, axes = F)
ng <- l1coef\[2\]-l1coef\[3\]
ps <- l1coef\[2\]
咱们在这里看到的是，当市场上涨时，AMZN 与市场的相关性更强，而当市场上涨时，相关性更弱。有相干的，也有相干的构造。谷歌 - 金融的 β 是相干的，它能够是在整个散布中是一样的。就像当初这样，你不心愿有 β 值等于 1，它是市场上涨时 beta=0.78 和市场上涨时和 beta=0.94 的平均值。如果你是长线，反过来就很好，一个符号在绿色的时间段里反弹，在蹩脚的日子里只迟缓上涨。
我尝试了其余一些金融股，看看这是否是典型的，这是正日（红色）和负日（蓝色）系数的条形图。
for (i in 1:l){geSybols(symi\], from=tart, o=endut.asign = )
# 白天的平均价格
prv\[1:ltdt0,),i\]=avp
}
pol <- ifese(e\[,'SPY'\]>0,ret\['SP'\],0)
for (i in 1:(l-1)){ # 最初一个是市场，因而 l-1。o\[i,\] <- noibe
}
# 色彩
col1
col2
barpot(co\[,1,add=T)
花旗是惟一一个在市场上涨过程中具备较强关联性的股票，大多数在整个散布过程中与市场具备相当稳固的关联性，在这方面，摩根士丹利是不错的，能够持有。
咱们看到与 AMZN 齐全相同，在上涨的日子里比在上涨的日子里更平缓。天然地，看看应用这个规范构建的投资组合如何体现。
最受欢迎的见解
1.R 语言对 S&P500 股票指数进行 ARIMA + GARCH 交易策略
2.R 语言改良的股票配对交易策略剖析 SPY—TLT 组合和中国股市投资组合
3.R 语言工夫序列：ARIMA GARCH 模型的交易策略在外汇市场预测利用
4.TMA 三均线期指高频交易策略的 R 语言实现
5.r 语言多均线量化策略回测比拟
6. 用 R 语言实现神经网络预测股票实例
7.r 语言预测稳定率的实现：ARCH 模型与 HAR-RV 模型
8.R 语言如何做马尔科夫转换模型 markov switching model
9.matlab 应用 Copula 仿真优化市场危险
