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Volatility forecasting is common but still a very important problem in finance, especially in risk management and quantitative finance. In this demo, we will show how to apply machine learning (regression) techniques to forecast a continuous response variable like volatility using the BitCoin data from Quandl. Moreover, you will also see how easy it is to use MATLAB to perform a complicated task like hyperparameter optimization.
Zitieren als
MathWorks Quant Team (2026). Forecasting Bitcoin Volatility using Regression Learner App (https://de.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/68801-forecasting-bitcoin-volatility-using-regression-learner-app), MATLAB Central File Exchange. Abgerufen .
Allgemeine Informationen
- Version 1.0.1 (222 KB)
Kompatibilität der MATLAB-Version
- Kompatibel mit R2018b und späteren Versionen
Plattform-Kompatibilität
- Windows
- macOS
- Linux
| Version | Veröffentlicht | Versionshinweise | Action |
|---|---|---|---|
| 1.0.1 | Add the link to video demo in the MATLAB files. |
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| 1.0.0 |