Інструменти для моделювання фінансових часових рядів

Які сучасні інструменти (на базі Windows) ви пропонуєте для моделювання фінансових часових рядів?

Я рекомендую R (див . Перегляд часових рядів на CRAN ).

Деякі корисні посилання:

• Економетрика в R , від Гранта Фарнсворта
• Багатовимірне моделювання часових рядів в R

R - це чудово, але я насправді не називаю це "вікна на основі" :) Це як би сказати, що cmd-підказка базується на Windows. Я думаю, це технічно у вікні ...

RapidMiner набагато простіше у використанні [1]. Це безкоштовний, багатоплатформенний графічний інтерфейс з відкритим кодом. Ось відео про прогнозування часових рядів:

http://rapidminerresources.com/index.php?page=financial-time-series-modelling---part-1

Також не забудьте прочитати:

http://www.forecastingprinciples.com/

[1] Ні, я не працюю на них.

Мені дуже подобається працювати з R, тому що зрештою ви знайдете майже все, і у вас є дуже гарна підтримка списків розсилки. Мінус R полягає в тому, що корисні біти, які відповідають вашим конкретним проблемам, можуть бути розповсюджені у великій кількості пакунків, і ви не завжди зможете їх знайти. Іншим моментом може бути блокування, тому я маю на увазі, що після вивчення R, ви, ймовірно, не зможете вивчити інше програмне забезпечення, але це станеться в будь-якій системі.

Що стосується того, що Matlab є дорогим - якщо на бюджет, Octave працюватиме так само добре, принаймні, це робиться для тих речей, які мені потрібно було з ним робити, які були досить елементарними.

Я тут новачок, і, можливо, "фінансовий часовий ряд" має конкретне визначення ... Але, враховуючи, що я цього не знаю, моє питання для вас буде, що ви маєте на увазі: квартальні / щомісячні економічні дані, щоденні ринкові ціни, погодинна чи більш частота даних тощо? І під "моделюванням" ви маєте на увазі роботу з підручниками ARIMA / ARCH-рішеннями, або дещо екзотичнішими (наприклад, динамічними лінійними системами), або екзотичними / на замовлення експериментами?

R є гнучким і безкоштовним, хоча і менш графічним, ніж більшість. У ньому також є пакети, що охоплюють все, від щоденних цін на акції до динамічних лінійних систем та пакетів оптимізації. (Насправді, важка частина буде визначати, який часовий ряд та які фінансові пакети використовувати.)

GRETL безкоштовний і має розумний графічний інтерфейс, хоча це економетричний, не дуже щоденний ринковий орієнтація. Я чув про Oxmetrics, який, здається, має дуже повний пакет усіх можливих варіантів ARCH. Якщо ви говорите про економічні дані щомісяця / щокварталу, ви також можете використовувати X12-ARIMA, який є еталоном сортування.

Я використовував всі види графічних інтерфейсів для програмування / обробки даних, але чомусь RapidMiner ніколи не натискав на мене. Щось дивне в його робочому процесі, чого я просто ніколи не отримував.

MATLAB, хоча і не зовсім дешевий, широко використовується у фінансовій галузі для моделювання часових рядів: http://www.mathworks.com

• Ясно R

• RadidMiner приємно, але перехід на мислення з точки зору операторів потребує моменту

• Матлаб / Октав

Якщо ви опишете конкретну проблему, я, можливо, зможу отримати більш конкретну проблему.

У моєму університеті Стата викладається як програма для статистичного аналізу для фінансів. Наприклад, ви можете використовувати outreg, наприклад, для форматування таблиць для публікацій у фінансових паперах дуже легко. Синтаксис програмування насправді не чудовий. Я думаю, ви повинні оголосити функції за допомогою `змінної ', наприклад, що, на мою думку, є приводом. Однак кількість статистичних функцій дуже велика.

Напевно, не зовсім те, що ви шукаєте, але ви можете перевірити SwiftForecast . Це дозволяє прогнозувати часові ряди автоматичним способом, не потребуючи жодного програмного забезпечення. Це зовсім нове, але я вважаю ідею провісника "стилю Google" досить цікавою ...

Можливо, ви захочете скористатися LDT . Це безкоштовно, і, хоча він забезпечує автоматичне прогнозування за допомогою стаціонарних векторних авторегресивних (VAR) моделей, ви можете скористатися іншими типами аналізу.

PS: Я розробник цього програмного забезпечення.