请把下面这段改写加入正则处理 : # 如果用我的模型,改为 residuals = y_test - y_hat residuals = y_test - y_hat # 使用GARCH模型对8步预测结果进行修正 garch = arch.arch_model(residuals, vol='GARCH') res = garch.fit() y_test1 后8个数是我的模型预测值 # 假设 y_test1 是原始预测值,res 是 GARCH 模型的拟合结果 y_hat_corrected = y_test1 + res.conditional_volatility[-8:]

时间: 2024-03-04 08:49:06 浏览: 72
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plotting-linear-regression-residuals:绘制单个线性模型和null模型的线性回归残差

可以将上述代码修改为如下形式,加入对残差数据的正则化处理: ```python import numpy as np import pandas as pd import arch # 如果用我的模型,改为 residuals = y_test - y_hat residuals = y_test - y_hat # 对残差数据进行正则化处理 log_diff_residuals = np.log(residuals).diff().dropna() # 使用GARCH模型对差分数据进行拟合 garch = arch.arch_model(log_diff_residuals, vol='GARCH') res = garch.fit() # 反向正则化得到修正后的预测值 y_hat_corrected = y_test1 + np.exp(log_diff_residuals.cumsum()) * res.conditional_volatility[-8:].values ``` 这里首先对残差数据进行了正则化处理,然后使用GARCH模型对差分数据进行拟合,得到波动性的条件方差。最后,使用反向正则化公式将条件方差应用到原始预测值上,得到修正后的预测值。需要注意的是,这里使用了差分数据的累计和,将其反向正则化得到真实的预测值。
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import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.stattools import adfuller from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox from arch import arch_model from pmdarima.arima import auto_arima # 读取Excel数据 data = pd.read_excel('三个-负向标准化-二分.xlsx') data2 = pd.read_excel # 将数据转换为时间序列 data['DATE'] = pd.to_datetime(data['DATE']) # data.set_index('DATE', inplace=True) data = data['F4'] # ADF检验 ADFresult = adfuller(data) print('ADF Statistic: %f' % ADFresult[0]) print('p-value: %f' % ADFresult[1]) if ADFresult[1] > 0.05: # 进行差分 diff_data = data.diff().dropna() # 再次进行ADF检验 AADFresult = adfuller(diff_data) print('ADF Statistic after differencing: %f' % AADFresult[0]) print('p-value after differencing: %f' % AADFresult[1]) data = diff_data # Ljung-Box检验 # result = acorr_ljungbox(data, lags=10) # print('Ljung-Box Statistics: ', result[0]) # print('p-values: ', result[1]) # 使用auto_arima函数选择最佳ARIMA模型 stepwise_model = auto_arima(data, start_p=0, start_q=0, max_p=15, max_q=15, start_P=0, seasonal=False, d=1, D=1, trace=True, error_action='ignore', suppress_warnings=True, stepwise=False) model_resid = stepwise_model.resid() print(stepwise_model.summary()) # # 计算ARIMA-GARCH组合模型的参数 # model = arch_model(model_resid, mean='AR', lags=2, vol='GARCH', p=2, o=0, q=1) # AGresult = model.fit(disp='off') # print(AGresult.summary()) model = arch_model(model_resid, mean='AR', lags=2, vol='GARCH', o=0) # 使用 auto_arima 函数自动确定 p 和 q 的值 stepwise_fit = auto_arima(model_resid, start_p=0, start_q=0, max_p=5, max_q=5, start_P=0, seasonal=True, d=1, D=1, trace=True, error_action='ignore', suppress_warnings=True, stepwise=False) # 根据自动确定的 p 和 q 的值来拟合模型 model = arch_model(model_resid, mean='AR', lags=2, vol='GARCH', p=stepwise_fit.order[1], q=stepwise_fit.order[2], o=0) AGresult = model.fit(disp='off') print(AGresult.summary())后面加上对最终残差进行检验的代码

import numpy as np # 定义参数 n_lags = 31 # 滞后阶数 n_vars = 6 # 变量数量 alpha = 0.05 # 置信水平 # 准备数据 data = np.array([820.95715,819.17877,801.60077,30,26164.9,11351.8], [265.5425,259.05476,257.48619,11.4,12525,4296.5], [696.9681,685.54114,663.32014,47.5,23790.484,8344.8], [4556.1091,440.58995,433.21995,24.6,12931.388,5575.4], [360.08693,353.75386,351.59186,26.9,11944.322,4523], [938.55919,922.25468,894.26468,35.3,27177.893,8287.4], [490.47837,477.35237,385.17474,24.5,14172.1,6650.4], [553.15463,452.35042,425.92277,32.9,16490.17,7795], [740.35759,721.68259,721.68259,15.5,26117.755,7511.7], [1581.99576,1579.50357,1571.23257,65.4,59386.7,15347.2], [1360.91636,1360.20825,1358.11425,66.4,57160.533,8080], [564.06146,560.91611,559.08711,35.2,22361.86,6165.4], [732.17283,727.25063,725.93863,29.7,22177.389,4393.2], [424.12777,424.10579,411.19979,21.6,14691.359,4695.6], [1439.38133,1437.85585,1436.67585,77.3,50123.672,15479], [961.92496,935.21589,931.28189,45.7,28073.9,11273.3], [881.92808,868.65804,832.44504,46.1,27409.15,11224.4], [713.32299,710.75882,707.42682,35.8,24887.111,5164.2], [2657.28891,2599.20299,2515.67859,92,94207.179,19066.4], [420.95033,418.22931,416.80631,25.6,13309.9,7020], [193.92636,193.84936,193.83836,10.9,6133,6139.5], [499.81565,493.73678,485.2468,20.9,13555.897,3412], [951.93942,939.58126,930.049,45.6,27245.608,7752.5], [309.88498,297.05055,295.69055,22.6,11929.038,3903.2], [411.87141,406.63838,389.29638,27.8,12197.085,3834.1], [45.53226,39.24379,55.34631667,7.5,1872.333333,564.3], [532.67282,524.78031,520.89851,24,18041.642,3902], [269.00374,266.96222,211.14422,20.3,7163.069,3515.4], [91.95276,88.77094,85.74583,7.7,1962.8,645.8], [120.60234,116.39872,113.85872,9.8,4227.003,1706.2], [362.98862,350.36495,318.70232,23.7,11615.383,5752.1]) # 计算VAR模型的系数 X = np.zeros((data.shape[0] - n_lags, n_lags * n_vars)) y = np.zeros((data.shape[0] - n_lags, n_vars)) for i in range(n_lags, data.shape[0]): X[i-n_lags, :] = data[i-n_lags:i, :].reshape(1, -1) y[i-n_lags, :] = data[i, :] coefficients = np.linalg.inv(X.T @ X) @ X.T @ y # 计算残差 residuals = y - X @ coefficients # 计算PVAR模型的紧贴矩阵 T = residuals[n_lags:, :] @ residuals[:-n_lags, :].T / (data.shape[0] - n_lags) # 计算PVAR模型的系数 u, s, vh = np.linalg.svd(T) S_inv = np.diag(np.sqrt(s[:n_vars])) @ np.linalg.inv(vh[:n_vars, :]) A = S_inv @ u[:, :n_vars].T @ residuals[n_lags:, :].T # 计算置信区间 t_value = np.abs(np.tinv(alpha/2, data.shape[0]-n_lags-n_vars)) se = np.sqrt((1/(data.shape[0]-n_lags-n_vars)) * (np.sum(residuals[n_lags:, :]**2) / (data.shape[0]-n_lags-n_vars-1))) conf_int = t_value * se print("PVAR模型的系数:\n", A) print("置信区间:[{:.4f}, {:.4f}]".format(A.mean() - conf_int, A.mean() + conf_int))这段代码有什么错误

#从雅虎财经中提取数据 getSymbols('TECHM.NS',from ='2012-01-01',to =''2015-01-01') #选择相关的收盘价序列 stock_prices = TECHM.NS [,4] #计算股票 一阶差分 stock = diff(log(stock_prices),lag = 1) plot(stock,type ='l',main ='log return plot') acf.stock = acf(stock [c(1:breakpoint),],main ='ACF Plot',lag.max = 100) #初始化实际对数收益率的xts对象 Actual_series = xts(0,as.Date("2014-11-25","%Y-%m-%d")) #初始化预测收益序列的数据 fit = arima(stock_train,order = c(2,0,2),include.mean = FALSE) #绘制残差的acf图 acf(fit$ residuals,main ="Residuals plot") arima.forecast = forecast.Arima(fit,h = 1,level = 99) #绘制预测 #为预测期创建一系列预测收益 forecasted_series = rbind(forecasted_series,arima.forecast $ mean [1]) #为预测期创建一系列实际收益 Actual_series = c(Actual_series,xts(Actual_return)) RM(Actual_return) #调整实际收益率序列的长度 Actual_series = Actual_series [-1] #创建预测序列的时间序列对象 forecasted_series = xts(forecasted_series,index(Actual_series)) #创建两个回归系列的图 - 实际与预测 #创建一个表格,用于预测的准确性 comparsion = merge(Actual_series,forecasted_series) comparsion $ Accuracy = sign(comparsion $ Actual_series)== sign(comparsion $ Precasted) #计算准确度百分比指标 Accuracy_percentage = sum(comparsion $ Accuracy == 1)* 100 / length(comparsion $ Accuracy) 将数据改为"D:\Desktop\002362hwkj.xlsx",数据集是汉王科技2012年至2021年日度交易数据,其余步骤按照上述步骤进行操作,预测CLose,

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