hfhd 是一个加速的 Python 库，用于使用高维度的高频数据估计（集成）协方差矩阵。
项目描述
hfhd 是一个加速的 Python 库，用于使用高维度的高频数据估计（集成）协方差矩阵。其主要关注点在于财务收益的协方差矩阵的估计。这是一项具有挑战性的任务，因为高频数据被不规则地观察（并且跨资产不同步）并且被微观结构噪声污染。hfhd.hf 模块提供了一组用于同步和降噪的工具。
当相对于样本量考虑许多资产时，我们说协方差矩阵具有高维。然后，由于维度灾难，样本特征值相对于总体特征值过度分散。这种过度分散导致病态协方差矩阵估计。hfhd.hd 模块提供了改善矩阵条件的工具。
安装 hfhd
$ pip install hfhd
开发 hfhd
要安装 hfhd 以及开发和运行测试的工具，请在克隆 repo 后在 virtualenv 中运行以下命令：
$ pip install -e .[dev]
下载文件
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源分布
hfhd-0.1.4.tar.gz
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内置分布
hfhd-0.1.4-py2.py3-none-any.whl
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