Outils de modélisation des séries temporelles financières

Quels outils modernes (basés sur Windows) proposez-vous pour modéliser des séries temporelles financières?

Je recommande R (voir la vue chronologique sur CRAN ).

Quelques références utiles:

• Econométrie en R , par Grant Farnsworth
• Modélisation de séries temporelles multivariées en R

R est génial, mais je ne l'appellerais pas vraiment "basé sur Windows" :) C'est comme dire que l'invite cmd est basée sur Windows. Je suppose que c'est techniquement dans une fenêtre ...

RapidMiner est beaucoup plus facile à utiliser [1]. Il s'agit d'une interface graphique gratuite, open-source et multiplateforme. Voici une vidéo sur les prévisions de séries chronologiques:

http://rapidminerresources.com/index.php?page=financial-time-series-modelling---part-1

N'oubliez pas non plus de lire:

http://www.forecastingprinciples.com/

[1] Non, je ne travaille pas pour eux.

J'aime beaucoup travailler avec R, car au final vous trouverez presque tout et vous avez un très bon support avec les listes de diffusion. L'inconvénient de R est que les bits utiles qui correspondent à vos problèmes spécifiques peuvent être répartis sur une large gamme de packages, et que vous ne pourrez pas toujours les trouver. Un autre point peut être un verrouillage, avec cela je veux dire qu'après un certain temps d'apprentissage de R, vous ne serez probablement pas motivé pour réapprendre un autre logiciel, mais cela se produira dans n'importe quel système.

En ce qui concerne Matlab étant cher - si sur un budget, Octave fonctionnera tout aussi bien, au moins il l'a fait pour les choses que je devais faire avec, qui étaient plutôt basiques.

Je suis nouveau ici, et peut-être que les "séries chronologiques financières" ont une définition spécifique ... Mais étant donné que je ne le sais pas, ma question pour vous serait ce que vous voulez dire: données économiques trimestrielles / mensuelles, prix quotidiens du marché, données horaires ou à fréquence plus élevée, etc.? Et par «modélisation», voulez-vous dire travailler avec des solutions ARIMA / ARCH pour manuels, ou des choses un peu plus exotiques (comme les systèmes linéaires dynamiques), ou une expérimentation exotique / personnalisée?

R est flexible et gratuit, bien que moins graphique que la plupart. Il propose également des packages couvrant tout, des cours boursiers quotidiens aux systèmes linéaires dynamiques et aux packages d'optimisation. (En fait, la partie difficile sera de décider quelles séries chronologiques et quels montages financiers utiliser.)

GRETL est gratuit et possède une interface graphique raisonnable, bien qu'il soit économétrique, pas vraiment orienté vers le marché au quotidien. J'ai entendu parler d'Oxmetrics, qui semble avoir un package très complet de toutes les variantes d'ARCH disponible. Si vous parlez de données économiques mensuelles / trimestrielles, vous pouvez également utiliser X12-ARIMA, qui est une sorte de référence.

J'ai utilisé toutes sortes d'interfaces graphiques pour programmer / traiter des données, mais pour une raison quelconque, RapidMiner n'a jamais vraiment cliqué avec moi. Quelque chose d'étrange à propos de son flux de travail que je n'ai jamais obtenu.

Bien qu'il ne soit pas vraiment bon marché, MATLAB est largement utilisé dans le secteur financier pour la modélisation de séries chronologiques: http://www.mathworks.com

• Clairement R

• RadidMiner est sympa, mais passer à la réflexion en termes d'opérateurs prend un moment

• Matlab / Octave

Si vous décrivez un problème spécifique, je pourrai peut-être être plus précis.

Dans mon université, Stata enseigne comme programme d'analyse statistique pour la finance. Vous pouvez utiliser outreg par exemple pour formater très facilement des tableaux de publications dans des journaux financiers. La syntaxe de programmation n'est pas vraiment géniale je pense, il faut déclarer des fonctions avec `variable 'par exemple ce qui est bizarre à mon avis. Cependant, le nombre de fonctions statistiques différentes est très vaste.

Probablement pas exactement ce que vous cherchez, mais vous pouvez vérifier SwiftForecast . Il vous permet de prévoir une série chronologique de manière automatique, sans avoir besoin d'aucun logiciel. C'est assez nouveau, mais je trouve l'idée d'un prédicteur de "style Google" assez intéressante ...

Vous voudrez peut-être envisager d'utiliser LDT . Il est gratuit et bien qu'il fournisse des prévisions automatiques avec des modèles autorégressifs vectoriels stationnaires (VAR), vous pouvez bénéficier d'autres types d'analyse.

PS: je suis le développeur de ce logiciel.