问题标签 [volatility]

我正在尝试确定排名的波动性。

更具体地说，秩可以在 X 个数据点上从 1 到 16（数据点的数量变化，最大为 30）。

我希望能够测量这种波动性，然后以某种方式将其映射到一个百分比。

我不是数学极客，所以请不要对我吐出复杂的公式:)

我只想以最简单的方式对此进行编码。

在我的多线程 asmx Web 服务中，我有一个我自己的 SystemData 类型的类字段 _allData，它由少数组成List<T>并Dictionary<T>标记为volatile. 系统数据 ( _allData) 不时刷新一次，我通过创建另一个名为的对象newData并用新数据填充它的数据结构来做到这一点。完成后，我只是分配

这应该可以工作，因为分配是原子的，并且引用旧数据的线程继续使用它，而其余的线程在分配后就拥有新的系统数据。但是我的同事说volatile我应该使用关键字和简单的赋值，而不是使用，InterLocked.Exchange因为他说在某些平台上不能保证引用赋值是原子的。此外：当我将the _allData字段声明volatile为

产生警告“对 volatile 字段的引用不会被视为 volatile” 我应该怎么想？

我在以下 R 数据集中有十天期间每小时的网络流量数据，如下所示。

正如所见，在一个小时内也有类别的重复。我需要计算这些不同应用程序类别的波动性和高峰小时与平均小时的比率。

波动率：每小时交易量的标准差除以每小时平均值。

平均高峰时间。小时比率：最大小时的音量与音量的比率。该应用程序的平均小时数。

那么如何聚合和计算每个类别的这两个统计数据呢？我是 R 新手，对如何汇总和获取上述平均值知之甚少。

因此，最终结果看起来像这样，首先每个类别的交易量在一个 24 小时内通过对交易量求和然后计算两个统计数据来聚合

编辑： plyr 让我做到了这一点。

但这不是我所希望的。我想要每个类别的统计数据，其中一天中的所有时间首先通过对交易量求和然后计算波动率和 PA 比率来聚合为 24 小时。有什么改进的建议吗？

我正在尝试创建从雅虎获取符号后提供历史波动率的函数。但是，当我将输出传递给波动率函数时，它不喜欢它；Get 变量被分配了一个带引号的向量，例如“SPY”，但波动函数只需要不带引号（SPY 没有“SPY”）。我尝试使用 noquote() 取消引号，现在出现以下错误：

log(x) 中的错误：数学函数的非数字参数

我的代码

任何帮助都会很棒。

这实际上是我几周前的一个问题的转贴。我得到了很好的提示，但我还不能找到完美的解决方案。我正在寻找一个仅使用历史数据进行“平滑”的过滤器。我尝试了来自robfilter-package 的几个过滤器和来自 forecast 包的 ets（指数平滑）过滤器，但我对结果不满意，并且对于前面提到的包，计算时间非常长。我实际上需要具有 loess 或 hodrick-prescott 功能的东西，它只使用过去的数据。我dfa从signalextraction包，但我的时间序列现在 55 周太短了。如果你们中的某个人能给我一个提示，我会很高兴的！现在是凌晨 4.40，我越来越沮丧，因为从长远来看，长时间的计算加上糟糕的结果并不是很有动力;-)。

我正在模拟 GARCH 模型。模型本身并不太相关，我想问你的是关于优化 R 中的模拟。最重要的是，如果你看到任何矢量化空间，我已经考虑过了，但我看不到它。到目前为止，我所拥有的是：

让：

所以这是代码：

我想从现在开始模拟 5 个时期的回报，所以我将运行这个假设 10000。

我认为这运行得相当快，但我想问你是否有任何方法可以更好地解决这个问题。

谢谢！

为了计算 R 中时间序列的二次变化，我想对每个点求和当前点和最后 x 点的对数返回的平方。

我知道您可以通过键入来构建 py 的对数返回平方

但是，我怎样才能建立一个时间序列，它在每个点上求和最后 5 个点以建立二次变化？

我有收盘价的对数回报，并试图使用 GARCH(1,1) 模型来预测这些对数回报的波动性。所以，到目前为止，我有以下代码，但我的预测值不正确。

背景

我正在安装这个演练中的波动性。我在 Windows 7 64 位安装上执行此操作，并且我安装了 python 2.7。我几个月前安装了 cygwin，可能在 6 个多月前将其删除。我已经清除了我能找到的所有对它的引用以及与之关联的所有文件。python从哪里得到“-mno-cygwin”？任何帮助或链接将不胜感激！谢谢！

当前路径变量

错误

遵循一些关于 ARMA(1,1)-GARCH(1,1) 的标准教科书（例如 Ruey Tsay 的金融时间序列分析），我尝试编写一个 R 程序来估计 ARMA(1,1) 的关键参数-英特尔股票收益的 GARCH(1,1) 模型。由于某种随机原因，我无法破译我的 R 程序出了什么问题。R 包 fGarch 已经给了我答案，但是我的自定义函数似乎没有产生相同的结果。

我想构建一个 R 程序来帮助估计基线 ARMA(1,1)-GARCH(1,1) 模型。然后我想调整这个基线脚本以适应不同的 GARCH 变体（例如 EGARCH、NGARCH 和 TGARCH）。如果您能在这种情况下提供一些指导，我们将不胜感激。下面的代码是用于估计英特尔股票收益的 ARMA(1,1)-GARCH(1,1) 模型的 6 个参数的 R 脚本。无论如何，我很高兴知道您的想法和见解。如果您有类似的示例，请随时分享您在 R 中的现有代码。非常感谢提前。

艾米丽