問題タブ [volatility]

ランクのボラティリティを判断しようとしています。

より具体的には、ランクはXデータポイントに対して1〜16にすることができます（データポイントの数は最大30で異なります）。

このボラティリティを測定し、それを何らかの形でパーセンテージにマッピングできるようにしたいと思います。

私は数学オタクではないので、複雑な数式を吐き出さないでください:)

可能な限り簡単な方法でこれをコーディングしたいと思います。

私のマルチスレッドasmxWebサービスには、自分のタイプSystemDataのクラスフィールド_allDataがありました。これは、少数で構成され、List<T>としてDictionary<T>マークされていvolatileます。システムデータ（_allData）はときどき更新されます。これを行うには、という別のオブジェクトを作成し、newDataそのデータ構造に新しいデータを入力します。それが終わったら、私はただ割り当てます

割り当てはアトミックであり、古いデータへの参照を持つスレッドは引き続きそれを使用し、残りは割り当て直後に新しいシステムデータを持つため、これは機能するはずです。ただし、私の同僚は、volatileキーワードと単純な割り当てを使用する代わりにInterLocked.Exchange、参照の割り当てがアトミックであることが保証されていないプラットフォームがあるため、使用する必要があると述べました。the _allDataさらに：私がフィールドを宣言するvolatileとき

「揮発性フィールドへの参照は揮発性として扱われません」という警告が表示されます。これについてどう思いますか？

Rデータセットには、次の10日間の1時間ごとのネットワークトラフィックデータがあります。

ご覧のとおり、1時間以内にカテゴリの繰り返しもあります。これらのさまざまなアプリケーションカテゴリのボラティリティとピーク時と平均時の比率を計算する必要があります。

ボラティリティ：1時間あたりのボリュームを1時間あたりの平均で割った標準偏差。

平均までのピーク時間 時間比率：ボリュームに対する最大時間のボリュームの比率。そのアプリケーションの平均時間の。

では、カテゴリごとにこれら2つの統計を集計して計算するにはどうすればよいですか？私はRを初めて使用し、前述のように平均を集計して取得する方法についてあまり知識がありません。

したがって、最終的な結果は次のようになります。最初に、各カテゴリのボリュームが、ボリュームを合計してから2つの統計を計算することにより、単一の24時間で集計されます。

編集：plyrはこれまで私を手に入れました。

しかし、これは私が望んでいたことではありません。カテゴリごとの統計が必要です。ここでは、ボリュームを合計してから、ボラティリティとPA比率を計算することにより、1日のすべての時間が最初に24時間に集約されます。改善のための提案はありますか？

Yahooからシンボルを取得した後、過去のボラティリティを提供する関数を作成しようとしています。しかし、私が出力をボラティリティ関数に渡すとき、それは気に入らない。Get変数には、「SPY」などの引用符付きのベクトルが割り当てられますが、ボラティリティ関数は引用符なしでのみ取得します（SPYは「SPY」ではありません）。noquote（）を使用して引用符を削除しようとすると、次のエラーが発生します。

log（x）のエラー：数学関数に対する非数値引数

私のコード

どんな助けでも素晴らしいでしょう。

これは実際には数週間前の私の質問の再投稿です。私は良いヒントを得ましたが、まだ完璧な解決策を見つけることができませんでした。履歴データを「平滑化」に使用するフィルターを探しています。-packageのいくつかのフィルターrobfilterと、forecastパッケージのets（指数平滑化）フィルターを試しましたが、結果に満足できず、前述のパッケージの計算時間は非常に長くなります。実際には、過去のデータを使用するだけのレスまたはホドリックプレスコットの力を備えたものが必要になります。dfa私はからの機能を検討しましたsignalextractionパッケージですが、私の時系列は今では55週間短すぎます。誰かが私にヒントをくれたら嬉しいです！ここは午前4時40分ですが、長い計算時間と悪い結果の組み合わせは長期的にはあまり動機付けられないため、私はますますイライラしました;-)。

GARCHモデルのシミュレーションを行っています。モデル自体はあまり関連性がありません。Rでのシミュレーションの最適化についてお聞きしたいと思います。何よりも、ベクトル化の余地があるとしたら、考えてみましたが、わかりません。これまでのところ私が持っているのはこれです：

させて：

だからこれはコードです：

今から5期間後のリターンのシミュレーションを実行したいので、これを実行します。たとえば、10000とします。

これはかなり速く実行されていると思いますが、この問題にもっと良い方法で取り組む方法があるかどうかをお聞きしたいと思います。

ありがとう！

Rの時系列の二次変動を計算するために、現在のポイントと最後のxポイントの対数リターンの二乗をすべてのポイントで合計したいと思います。

次のように入力して、py の対数リターンの 2 乗を作成できることを知っています。

ただし、二次変動を構築するために、最後の5ポイントをすべてのポイントで合計する時系列を構築するにはどうすればよいですか?

終値のログ リターンがあり、GARCH(1,1) モデルを使用してこれらのログ リターンのボラティリティを予測しようとしています。したがって、これまでのところ次のコードがありますが、予測の値が正しくありません。

バックグラウンド

このウォークスルーからボラティリティをインストールしています。私はWindows 7 64ビットのインストールでこれを行っており、Python 2.7がインストールされています。数か月前に cygwin をインストールし、おそらく 6 か月以上前に削除しました。見つけることができるすべての参照と、それに関連付けられているすべてのファイルをクリアしました。Pythonはどこから「-mno-cygwin」を取得していますか? ヘルプやリンクをいただければ幸いです。ありがとう！

現在のパス変数

エラー