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matlab の最適化ツールを使用して金利ツリーを調整したいと考えています。それを行うにはいくつかのガイダンスが必要です。

金利ツリーは次のようになります。

使い方：

3.73% = 2.5%*exp(2*0.2)

96.40453 = (0.5*100 + 0.5*100)/(1+3.73%)

94.15801 = (0.5*96.40453+ 0.5*97.56098)/(1+2.50%)

2.5% の値は任意であり、上位ノードは 2*volatility (ここでは 20%) の指数を乗算することによって得られます。

下位ノードのさまざまな値を変更して、問題を最適化する必要があります。

Matlab でこの最適化を行うにはどうすればよいですか?

私がこれまでに試したことは何ですか？

しかし、最適化の方法がわかりません。コードを改善するための提案があれば教えてください..これに関するガイダンスが必要です..

私はパンダが初めてで、プロからの洞察が欲しいです。金融証券の毎日の始値、高値、安値、終値の 30 を超える時系列で、さまざまな統計分析 (重回帰、相関など) を実行する必要があります。各シリーズには 500 ～ 1500 日分のデータがあります。各分析は複数の証券を対象としているため、使いやすさと効率の観点から、各時系列を個別の df に格納し、それぞれの日付をインデックスとして使用するか、それらすべてを 1 つの df にマージすることが望ましいかどうか疑問に思っています。事実上3d dfになる単一の日付インデックス。後者の場合、それを構成する方法に関する推奨事項はありますか?

どんな考えでも大歓迎です。

PS。私は複数のタイムゾーンにまたがる日中のデータを扱うように取り組んでいますが、それは私の最初の pandas プロジェクトには少し多すぎます。これはその方向への第一歩です。

24 の価格があり、1 日の各時間に 1 つの価格があり、それらの平均 (1 日平均) を見つける必要があります。

しかし、価格を正しく平均化することはできません。Javascript で価格を平均化/小数を丸める方法に関する正確なアルゴリズムを見つけることもできません。すべてのメソッド (parseFloat、toFixed()) は、時々不正確な結果を生成するようです。

Javascriptで価格を平均化/小数点以下を丸める正確な方法を知っている人はいますか? そして、私は以下の価格の配列でのみ機能するものについて話しているのではなく、価格の配列（小数）で機能し、防弾であるものについて話している.

これが私が今持っているものです。Chrome では 178.00 を返します。ただし、178.01 が返されるはずです。

を使用しhttp://finance.yahoo.com/d/quotes.csv?s=STOCKNAME&f=て CSV ファイルをダウンロードできますが、ベータ版の記号を知っている人はいますか? &f=たとえば、銘柄名の記号は次のようnになります。http://finance.yahoo.com/d/quotes.csv?s=STOCKNAME&f=n

よろしくお願いします。

これをもう一度開いてみます。金融計算のために QSTK と呼ばれるものをインストールしました。端末を開くたびに、次のエラーが表示されます。

このエラーのため、Sublime Text でもプログラムを実行できません。

どうすればこれを取り除くことができますか？

最新

KEYSER の提案を試した後、.profile ファイルの内容は次のとおりです。

かなり一般的な (そして単純な) 最適化問題を解決したいと思いますが、これに関する投稿はないようです: ロング/ショート マーケット ニュートラル 最小分散最適化. 「R 疑似コード」での最適化の形式:

他の質問に欠けているこの質問の鍵は、「本のサイズ」の制約です。ロング/ショート最適化では、この制約が必要です。そうしないと、ナンセンスな結果が得られます。これは二次最適化問題ですが、制約の「abs」のために、非線形制約があります。「abs」制約を非線形制約から線形制約に変換するためのよく知られた（私が推測する特定のサークルでは）トリックがあります。方程式に補助変数を導入することでこれを行います ( lp_solve リファレンス ガイド: 絶対値でこの説明を参照してください)。

多因子リスクモデルの入力が与えられた場合に、最小のポートフォリオ分散の重みを計算するために、この関数を作成しました。

次の単体テストで呼び出します（多要素モデル入力のスプーフィング）：

これにより、次のエラーがスローされます。

そのため、私の質問は、Rのsolve.QPでロング/ショート最適化にabs制約をどのように実装するのですか?

さらなる注意として、Paper Portfolio Optimization with Transaction Costsは、Matlab でこれを行う方法を示していますが、R の solve.QP では機能しないようです。

R "Rbbg" ライブラリ (ブルームバーグの API を R に接続するためのラッパー) の経験があり、フレンドリーで知識豊富な人はいますか? ライブラリのすべての関数 (bdh、bdp、および bds) のコードを作成し、証券の日中バー価格を抽出するために使用される「バー」関数に移動しました。

2014 年 1 月 1 日以降の Apple の 5 分バー データを取得するまで、すべてがうまくいきました (以下のコード例を参照)。この関数は未調整の価格を抽出するため、Apple は少し前に 7:1 の分割を導入したため、役に立たなくなります。

ライブラリ(RBBG)

conn <- blpConnect()

price <- bar(conn, "AAPL US Equity", "TRADE", "2014-01-01 09:30:00.000", "2014-06-24 16:00:00.000", "5")

print(conn$BOOLEAN_OPTION_NAMES)

RBBG マニュアル PDF (p. 15) によると、 Option Settings を使用して出力を変更できます。コード例の最後の行は、次のブール値で設定する必要がある「adjustmentFollowDPDF」という名前の文字列を提供します。このオプションは、「DAILY」が最高頻度の履歴データの「bdh」関数内で使用できます。

DPDF は、調整構成を設定するブルームバーグ ターミナルの機能です。そのため、API はこれらの設定をデータ クエリにインポートできるようにする必要があります。

「bar」関数に「adjustmentFollowDPDF」を含めるために、すべての可能な組み合わせを試してみましたが、うまくいきませんでした。

この分野で経験を積んだ人はいますか。調整された価格がなければ、「バー」機能はまったく役に立たず、間違っています。

更新: 「Rbgg」パッケージをまだ維持している親切な人々によって問題が解決されたことを皆さんにお知らせしたいと思います。