時間序列為統計學的一種方法，最初使用的領域在經濟、財務領域，而後也推廣到像是生物、大氣或是行銷等領域。時間序列架構在時間類型的相關資料，藉由一些數學假設，讓資料達到穩態 ( Stationary )，使得過去的資料得以預測未來的資料。在這篇則會介紹最基本的 ARMA 模型、如何挑選及 R 的實作。
分類: 程式交易
R語言reshape2套件
說到用R整理資料一定會想到強大的 dplyr 套件，除了必備的 dplyr 套件外，小編也發現一個挺有趣的 reshape2 套件可以做資料的變形，所以想來分享一下。
R 文字探勘－word2vec 財經新聞應用
在 2013 年 Google 公布了一個開源項目 word2vec，有別於以往常用的文字探勘的模型 RNN ( recurrent neural network) 或 N-gram model，word2vec 提供了另一個角度來理解非結構化的純文字資料。在這篇會稍微介紹 word2vec 的原理，並分析鉅亨網的頭條新聞。
台指期價格波動與價格
台指期從1998年7月21號開始以8131的指數為開盤價，之後的價格曾上漲破10000點，也曾下跌破4000點。在不同的台指期價格，其價格的波動會有所不同嗎?
R 文字探勘－中文斷詞
文字探勘 ( Text mining ) 通常用在擷取非結構化資料，我們的生活中存在著許多非結構化的資料，像是新聞、網路論壇 PTT、Mobile01 、社群網站 Facebook、 Twitter 等等文字相關的資料。
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