Инструменты для моделирования финансовых временных рядов

Какие современные инструменты (на основе Windows) вы предлагаете для моделирования финансовых временных рядов?

Я рекомендую R (см. Представление временных рядов на CRAN ).

Несколько полезных ссылок:

• Эконометрика в R , Грант Фарнсворт
• Моделирование многомерных временных рядов в R

R отлично, но я бы не стал называть это «на основе Windows» :) Это все равно, что сказать, что приглашение cmd основано на Windows. Я думаю, это технически в окне ...

RapidMiner гораздо проще в использовании [1]. Это бесплатный мультиплатформенный графический интерфейс с открытым исходным кодом. Вот видео о прогнозировании временных рядов:

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

Также не забудьте прочитать:

http://www.forecastingprinciples.com/

[1] Нет, я не работаю на них.

Мне действительно нравится работать с R, потому что в конце вы найдете почти все, и у вас будет очень хорошая поддержка со списками рассылки. Недостатком R является то, что полезные биты, которые соответствуют вашим конкретным проблемам, могут быть распределены по большому кругу пакетов, и вы не всегда сможете их найти. Другим моментом может быть блокировка, с которой я имею в виду, что после некоторого времени изучения R вы, вероятно, не будете мотивированы переучивать другое программное обеспечение, но это произойдет в любой системе.

Что касается Matlab, который стоит дорого - если с ограниченным бюджетом, Octave будет работать так же хорошо, по крайней мере, для тех вещей, которые мне нужно было сделать, которые были довольно простыми.

Я новичок здесь, и, возможно, у «финансовых временных рядов» есть определенное определение ... Но, учитывая, что я этого не знаю, мой вопрос для вас будет о том, что вы имеете в виду: квартальные / ежемесячные экономические данные, ежедневные рыночные цены, почасовые или высокочастотные данные и т. д.? И под «моделированием» вы подразумеваете работу с решениями ARIMA / ARCH из учебников, или что-то более экзотическое (например, динамические линейные системы) или экзотические / нестандартные эксперименты?

R гибок и свободен, хотя и менее GUI-ориентирован, чем большинство. В нем также есть пакеты, охватывающие все - от ежедневных цен на акции до динамических линейных систем и пакетов оптимизации. (На самом деле, самая сложная часть - это решить, какой временной ряд и какие финансовые пакеты использовать.)

GRETL бесплатен и имеет разумный графический интерфейс, хотя он эконометрический и не ориентирован на повседневную жизнь. Я слышал о Oxmetrics, который, кажется, имеет очень полный пакет «возможный вариант ARCH». Если вы говорите о ежемесячных / квартальных экономических данных, вы также можете использовать X12-ARIMA, который является своего рода эталоном.

Я использовал всевозможные графические интерфейсы для программирования / обработки данных, но по какой-то причине RapidMiner никогда со мной не связывался. Что-то странное в его рабочем процессе, которого я никогда не получал.

Хотя MATLAB не совсем дешевый, он широко используется в финансовой индустрии для моделирования временных рядов: http://www.mathworks.com

• Ясно R

• RadidMiner - это хорошо, но переключение на мышление с точки зрения операторов занимает минуту

• Matlab / Octave

Если вы опишите конкретную проблему, я смогу получить более конкретную.

В моем университете Stata преподается как программа для статистического анализа финансов. Например, вы можете использовать outreg для очень простого форматирования таблиц для публикаций в финансовых бумагах. Синтаксис программирования не очень хорош, я думаю, вы должны объявлять функции, например, с помощью «variable», что, по моему мнению, странно. Однако количество различных статистических функций очень велико.

Возможно, не совсем то, что вы ищете, но вы можете проверить SwiftForecast . Это позволяет вам прогнозировать временные ряды автоматически, без необходимости какого-либо программного обеспечения. Это довольно новое, но я нахожу идею предиктора "Google style" довольно интересной ...

Вы можете рассмотреть возможность использования LDT . Он бесплатный и хотя он обеспечивает автоматическое прогнозирование с помощью моделей стационарной векторной авторегрессии (VAR), вы можете воспользоваться другими типами анализа.

PS: я разработчик этого программного обеспечения.