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Sélection de portefeuilles avec OLMAR. OLMAR pour OnLine portfolio selection with Moving Average Reversion. Cet algorithme entend profiter de l’aspect ‘. Lsquo; des marchés grâce à une technique d’apprentissage (machine learning). Il reçoit en entrée des données, et sur la base de celles-ci, il produira une prévision pour l’incrément suivant. Cette prévision sera utilisée pour construire le portefeuille maximisant le rendement espéré en utilisant un algorithme passif-agressif (. Mathématiquement, on a :.

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Sélection de portefeuilles avec OLMAR. OLMAR pour OnLine portfolio selection with Moving Average Reversion. Cet algorithme entend profiter de l’aspect ‘. Lsquo; des marchés grâce à une technique d’apprentissage (machine learning). Il reçoit en entrée des données, et sur la base de celles-ci, il produira une prévision pour l’incrément suivant. Cette prévision sera utilisée pour construire le portefeuille maximisant le rendement espéré en utilisant un algorithme passif-agressif (. Mathématiquement, on a :.

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Saisonnalité des indices boursiers, mythe ou réalité ? - Financial Storm

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Saisonnalité des indices boursiers, mythe ou réalité? Pourtant, au delà des légendes urbaines, les données historiques semblent mettre en lumière certains comportements récurrents, on parle d’effet janvier, d’effet de changement de mois, d’effet week-end ou encore lundi, etc. Peut-on les attribuer à un effet saisonnier où est-ce seulement du pur hasard? Cela peut paraître obscur pour le moment, mais les lignes qui suivent devraient éclaircir les choses. Rentrons dans le vif du sujet. Écart-type : 5,97%.

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R Archives - Financial Storm

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Archives de catégorie : R. Sélection de portefeuilles avec OLMAR. OLMAR pour OnLine portfolio selection with Moving Average Reversion. Cet algorithme entend profiter de l’aspect ‘. L’idée de base est de minimiser les écarts de pondération entre le portefeuille actuel et le portefeuille cible qui incorpore les prévisions de rendements. Mathématiquement, on a :. Mais les données journalières sont des données très bruitées alors pour filtrer ce bruit on utilise une moyenne mobile sur plusieurs jours. Si l&r...

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novembre 2013 - Financial Storm

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Archives mensuelles : novembre 2013. R & MySQL. Continuer la lecture →. Cette entrée a été publiée dans R. SAC Capital, retour sur l’affaire. Continuer la lecture →. Cette entrée a été publiée dans Actualité financière. R & Excel. Continuer la lecture →. Cette entrée a été publiée dans Excel. Sélection de portefeuilles avec OLMAR. Saisonnalité des indices boursiers, mythe ou réalité? R & MySQL. SAC Capital, retour sur l’affaire. R & Excel. Fièrement propulsé par WordPress.

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Archives de l’auteur : admin. Sélection de portefeuilles avec OLMAR. OLMAR pour OnLine portfolio selection with Moving Average Reversion. Cet algorithme entend profiter de l’aspect ‘. L’idée de base est de minimiser les écarts de pondération entre le portefeuille actuel et le portefeuille cible qui incorpore les prévisions de rendements. Mathématiquement, on a :. Mais les données journalières sont des données très bruitées alors pour filtrer ce bruit on utilise une moyenne mobile sur plusieurs jours.

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La culture financière des français - Financial Storm

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La culture financière des français. A l’heure où l’on commence à voir les limites du système de retraite par répartition, les sirènes du système par capitalisation commencent à se faire entendre et il ne serait pas étonnant de le voir prendre une place de plus en plus importante dans le paysage français. Il devient alors primordial pour l’investisseur final de comprendre comment fonctionne ce système. Principes de calculs rudimentaires. Est-ce votre dernier mot? Eh bienvous avez raison! L’analyse des bon...

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The R Trader Blog. Financial Data Accessible from R. Financial Data Accessible from R – part II ». Trading Strategies Performance Report with R and Knitr. October 18, 2013. I’ve been looking for template reports using R and Knitr for a while but I didn’t find anything that suits my needs so far. I therefore decided to create them myself. The input necessary to create this report is a simple 2 columns csv file with daily date and return. The output is a good looking pdf file (see image below). November 12...

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