volatility

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R에서 R2OpenBUGS를 실행하는 데 특정 문제가 있습니다. 그러나 OpenBUGS에서 완벽하게 실행됩니다. 문제가 무엇인지 이해하고 싶습니다. 내 코드는 다음과 같습니다. 모델 변동성; const n = 180; { # 우도 : YS (t 1 : N) 용 공동 분배 { yisigma2 [t] <-1/EXP (세타 [t]); y [t] ~ dnorm (

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GARCH (1,1)을 최대화하려고 할 때 Optim()이 너무 오래 걸리는 경우

저는 GARCH (1,1) 모델을 직접 만들려고했습니다. 그러나 지금까지 사용해 왔던 솔버는 최적화 된 매개 변수를 반환하지 못했거나 최적화하는 데 너무 오랜 시간이 걸렸습니다 (아마도 수렴하지 않았을 것입니다). 지금까지 optim() (Nelder-Mead & BFGS), nlm()을 성공시키지 않았습니다. "rugarch"패키지에서도 실제로 사용되는

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크로스 컴파일 커널

나는이 https://github.com/volatilityfoundation/volatility/wiki/Android#initialize-the-android-build-environment과 유사한 것을 달성하려고합니다. 다음은 내가 사용하는 환경입니다. 우분투 14.04, 안드로이드 스튜디오 2.3, 안드로이드 NDK r14, 에뮬레이터 -api22

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Excel VBA 열 시간 시리즈에서 월별 변동을 계산하는 방법

'H' Column is the year data column, 'I' Column is the month data column, 'D' Column is the 10-year bond yield we want to calculate the monthly volatility.이 질문에 대한 또 다른 개선 된 코드입니다. 제발 도와주세요. 반환 값은 여전히

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AttributeError : 'bool'객체에는 'ndim'속성이 없습니다.

from quantopian.pipeline import Pipeline from quantopian.algorithm import attach_pipeline, pipeline_output from quantopian.pipeline.data.builtin import USEquityPricing from quantopian.pipeline.fact

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R rugarch solver가 수렴하지 못함

우수한 rugarch 패키지를 사용하여 두 개의 다른 시계열에서 EGARCH 모델을 평가하고 싶지만 해결자가 수렴하지 못합니다. "gosolnp"솔버를 순환 할 때 무작위성을 발생시키기 때문에 "하이브리드"솔버 옵션을 사용하고 싶지 않습니다. 내 두 가지 질문은 다음과 같다. (1) 실패한 데이터를 모으는 데있어 이상한 점이 있는가? (2) 그렇지 않은 경

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Matlab에서 GARCH (1, 2) 모델 만들기

GARCH (1, 1), GARCH (2, 2) 등과 간단한 비교를 위해 MATLAB에서 GARCH (1, 2) 모델을 만들려고합니다. 아래 코드를 실행하면 GARCH (1, 2) 모델이 아닌 GARCH (1, 1) 모델이 나옵니다. GARCH (1, 2) 모델이 가능하지 않습니까? model = garch(1, 2); % (GARCH, ARCH) [es

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휘발성이 실행되는 동안 아무것도 반환하지 않는 이유

나는 LiME를 사용하고 휘발성을 사용하여 메모리를 더 분석하기 위해 안드로이드 에뮬레이터에서 휘발성 메모리를 추출 할 수있었습니다. 명령을 실행 한 후 : : linux_pslist $ 파이썬 vol.py --profile = LinuxGoldfish3_4ARM -f /path/to/lime.dump을 나는 다음을 받았다 휘발성 기초 휘발성 프레임 워크

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값이있는 행렬을 채울 때 R에 오류가 있습니다. 설명 및/또는 솔루션을 찾고

솔루션 나는 내가 묵시적 변동성과, 매트릭스, Z를 작성해야하려면 R.에서 "persp를"을 사용하여 변동성 표면을 플롯하려고 발견. 나는 파업 가격, 시간 및 시장 가격의 데이터 프레임을 가지고 있습니다. 데이터에는 통화 옵션 만 포함됩니다. AAPL <- #data df <- data.frame(AAPL$Strike.Price,AAPL$Time

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R : Black-Scholes 및 이분법을 사용하여 IV 계산, 루프 작동을 거부 함

CSV의 데이터가 포함 된 통화 옵션에 대한 Black-Scholes 기능과 이등분 모델이 있습니다. 그것은 관용을 초과하기 때문에 안쪽 루프에 갇혀있는 것처럼 보입니다. 내 Black-Scholes는 정확하게 계산하지 않으며 입찰가 평균을 사용하고 옵션의 실제 가격 대신 시장 가격을 요구합니다. 몇 시간 동안이 작업을하고 나면 분명히 뭔가 빠져있는 것일