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आर भविष्यवाणी के लिए कोड, जोड़ी व्यापार, cointegration, वापस परीक्षण, आदि के साथ अपने व्यापार रणनीतियों में सुधार मेरे एल्गोरिथ्म, मॉडलिंग, और रणनीति विकास पाठ्यक्रम सिर्फ बड़ा और बेहतर हो रही रखो। अगले कुछ हफ्तों में, बीमार कैसे करने के लिए वास्तव में आप को पढ़ाने के लिए आर स्रोत कोड पोस्टिंग हो: 1. व्यापार एक GARCH में उतार-चढ़ाव का पूर्वानुमान का उपयोग कर औसत मॉडल चलती वर, सिमुलेशन / आकलन, सांख्यिकीय परीक्षण, मानक, Engle ग्रेंजर दो कदम प्रक्रिया के साथ cointegration, और autoregressive के लिए 2. मॉडल ARIMA मॉडलों के साथ सरल घटक विश्लेषण, रैखिक छानने, अपघटन, प्रतिगमन विश्लेषण, घातीय समरेखण और भविष्यवाणी, autocorrelation, और पैरामीटर आकलन और भविष्यवाणी के साथ 3. आचार उचित समय श्रृंखला विश्लेषण 4. साजिश रचने फैलता है, डिकी-फुलर और फिलिप्स-पेरन परीक्षण, पीठ के परीक्षण के लिए अनुमानित मापदंडों, वैध व्यापार का संकेत है, और ठीक से वापस परीक्षण किया प्रदर्शन के साथ जोड़ी व्यापार बाहर ले। ऊपर (और अधिक Theres आ रहा है) में से किसी में रुचि रखते रहे हैं, तो 8230; अब कार्रवाई में जाओ! सही रूप में बाजार में उतार-चढ़ाव और मूल्य निर्धारण के रुझान की तरह की घटनाओं के लिए आगे बढ़ भविष्यवाणी करने के बारे में जानें। & Gt;? Quantlabs / dlg / sell. php prodData = मी% 2C3 और लेफ्टिनेंट; हमारे एचएफटी और एल्गो विकास पाठ्यक्रम, सॉफ्टवेयर टूल किट, और अधिक सहित और भी अधिक लाभ मिलता है! अच्छा व्यापार, अनुलेख याद रखें: आर अपनी खुली स्रोत के रूप में पूरी तरह से स्वतंत्र है। आप इसके साथ काम करने के लिए महंगा मालिकाना सॉफ्टवेयर संकुल की जरूरत है। अस्थिरता की भविष्यवाणी, जोड़े व्यापार, cointegration, आकलन, सिमुलेशन, और भी बहुत कुछ। इसकी सभी ASAP के आ रहा है!