Это интерфейс к JAGS (Just Another Gibbs Sampler), который позволяет выполнять байесовскую инференцию с использованием методов MCMC.
– Stan: Stan – это платформа для байесовского моделирования и инференции, которая поддерживает методы MCMC и вариационные методы. Stan может быть использован с различными языками программирования, включая Python и R.
Эти инструменты предоставляют мощные возможности для построения, обучения и анализа байесовских сетей, что делает их незаменимыми для приложений в финансовом анализе, медицине, биоинформатике и других областях.
Часть II: Применение байесовских сетей в финансах
Байесовские сети предоставляют мощные инструменты для моделирования и анализа финансовых данных. В этой части мы рассмотрим, как байесовские сети могут быть применены для анализа различных типов финансовых данных, включая данные фондового рынка, валютные пары на Форексе и криптовалюты.
4.1. Особенности данных фондового рынка (ликвидность, макроэкономические факторы)
Данные фондового рынка обладают рядом уникальных характеристик, которые необходимо учитывать при моделировании:
– Ликвидность: Ликвидность акций варьируется в зависимости от их популярности и объема торгов. Высоколиквидные акции могут быть более стабильными, тогда как низколиквидные акции могут демонстрировать высокую волатильность.
– Макроэкономические факторы: Фондовый рынок чувствителен к макроэкономическим показателям, таким как ВВП, уровень безработицы, инфляция и процентные ставки. Эти факторы могут существенно влиять на цены акций и рыночные тренды.
– Корпоративные события: Новости о корпоративных событиях, таких как выпуск финансовых отчетов, слияния и поглощения, изменения в руководстве, могут вызывать значительные колебания цен акций.
Байесовские сети позволяют интегрировать эти факторы в модели, что помогает более точно прогнозировать поведение фондового рынка. Например, можно построить байесовскую сеть, которая учитывает ликвидность акций, макроэкономические показатели и корпоративные новости для прогнозирования будущих цен акций.