Apa alat modern (berbasis Windows) yang Anda sarankan untuk memodelkan seri waktu keuangan?
modeling
time-series
finance
software
Mehper C. Palavuzlar
sumber
sumber
Jawaban:
Saya merekomendasikan R (lihat tampilan seri waktu pada CRAN ).
Beberapa referensi yang bermanfaat:
sumber
R itu hebat, tapi saya tidak akan menyebutnya "berbasis windows" :) Itu seperti mengatakan cmd prompt berbasis windows. Saya kira secara teknis di jendela ...
RapidMiner jauh lebih mudah digunakan [1]. Ini adalah GUI gratis, sumber terbuka, multi-platform,. Berikut adalah video tentang perkiraan deret waktu:
http://rapidminerresources.com/index.php?page=financial-time-series-modelling---part-1
Juga, jangan lupa membaca:
http://www.forecastingprinciples.com/
[1] Tidak, saya tidak bekerja untuk mereka.
sumber
Saya sangat suka bekerja dengan R, karena pada akhirnya Anda akan menemukan hampir semua hal, dan Anda memiliki dukungan yang sangat baik dengan milis. Kelemahan dari R adalah bit-bit bermanfaat yang sesuai dengan masalah spesifik Anda mungkin tersebar di berbagai paket, dan Anda mungkin tidak selalu dapat menemukannya. Poin lain mungkin terkunci, dengan maksud saya bahwa setelah waktu belajar R, Anda mungkin tidak termotivasi untuk mempelajari kembali perangkat lunak lain, tetapi ini akan terjadi dalam sistem apa pun.
Sehubungan dengan Matlab yang mahal - jika dengan anggaran terbatas, Oktaf akan bekerja dengan baik, setidaknya itu berlaku untuk hal-hal yang perlu saya lakukan dengan Matlab, yang agak mendasar.
sumber
Saya baru di sini, dan mungkin "seri waktu keuangan" memiliki definisi spesifik ... Tetapi mengingat saya tidak mengetahuinya, pertanyaan saya untuk Anda adalah apa yang Anda maksud: data ekonomi triwulanan / bulanan, harga pasar harian, data frekuensi per jam atau lebih tinggi, dll? Dan dengan "modelling", maksud Anda bekerja dengan solusi buku ARIMA / ARCH buku teks, atau hal-hal yang sedikit lebih eksotis (seperti sistem linier dinamis), atau eksperimen eksotis / kustom?
R fleksibel dan gratis, meskipun lebih sedikit GUI daripada kebanyakan. Ia juga memiliki paket yang mencakup semuanya, mulai dari harga saham harian hingga sistem linear dinamis dan paket optimisasi. (Bahkan, bagian yang sulit akan menentukan seri waktu mana dan paket keuangan mana yang akan digunakan.)
GRETL gratis dan memiliki GUI yang masuk akal, meskipun ini ekonometrik, tidak terlalu berorientasi pasar setiap hari. Saya pernah mendengar tentang Oxmetrics, yang tampaknya memiliki paket ARCH yang sangat lengkap untuk setiap varian yang mungkin tersedia. Jika Anda berbicara data ekonomi bulanan / triwulanan, Anda juga bisa menggunakan X12-ARIMA, yang merupakan tolok ukur.
Saya telah menggunakan semua jenis GUI untuk pemrograman / pemrosesan data, tetapi untuk beberapa alasan RapidMiner tidak pernah benar-benar mengklik dengan saya. Sesuatu yang aneh dengan alur kerjanya yang tidak pernah saya dapatkan.
sumber
Meskipun tidak benar-benar murah, MATLAB banyak digunakan dalam industri keuangan untuk pemodelan deret waktu: http://www.mathworks.com
sumber
Jelas R
RadidMiner bagus, tetapi beralih ke berpikir dalam hal operator membutuhkan waktu
Matlab / Oktaf
Jika Anda menjelaskan masalah tertentu, saya mungkin bisa mendapatkan lebih spesifik.
sumber
Di universitas saya, Stata diajarkan sebagai program untuk melakukan analisis statistik untuk keuangan. Anda dapat menggunakan outreg misalnya untuk memformat tabel untuk publikasi dalam makalah keuangan dengan sangat mudah. Sintaks pemrograman tidak terlalu bagus menurut saya, Anda harus mendeklarasikan fungsi dengan `variabel 'misalnya yang merupakan kekhasan menurut saya. Namun jumlah fungsi statistik yang berbeda sangat luas.
sumber
Mungkin tidak persis apa yang Anda cari, tetapi Anda dapat memeriksa SwiftForecast . Ini memungkinkan Anda untuk meramalkan seri waktu secara otomatis, tanpa memerlukan perangkat lunak apa pun. Ini cukup baru, tetapi saya menemukan ide prediktor "gaya Google" cukup menarik ...
sumber
Anda mungkin ingin mempertimbangkan untuk menggunakan LDT . Ini gratis dan walaupun memberikan peramalan otomatis dengan model vektor autoregresif stasioner (VAR), Anda dapat mengambil manfaat dari jenis analisis lainnya.
PS: Saya adalah pengembang perangkat lunak ini.
sumber