### R code from vignette source 'kronx.Rnw'

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### code chunk number 1: setup
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options(width = 80)


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### code chunk number 2: quick-start
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set.seed(123)
x <- rnorm(120, mean = 0, sd = 0.01)

res <- KRONX::run_kronx(
  x = x,
  K = 2L,
  n_starts = 1L,
  max_iter = 10L,
  tol = 1e-4,
  tail_alpha = 0.05,
  ruin_horizon = 25L,
  verbose = FALSE,
  output_dir = NULL
)

res$ruin_bound
dim(res$A_t)


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### code chunk number 3: exports (eval = FALSE)
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## getNamespaceExports("KRONX")


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### code chunk number 4: run-kronx-signature (eval = FALSE)
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## KRONX::run_kronx(
##   file = NULL,
##   x = NULL,
##   close_col = "close",
##   K = 3L,
##   n_starts = 5L,
##   max_iter = 200L,
##   tol = 1e-6,
##   seed = 123L,
##   epsilon_min = 0.01,
##   c_hazard = 0.05,
##   tail_alpha = 0.01,
##   ruin_horizon = 250L,
##   nu_grid = c(3:30, 40, 60, 100),
##   verbose = TRUE,
##   output_dir = "kronx_output"
## )


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### code chunk number 5: fit-hmm
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set.seed(123)
x <- rnorm(100, 0, 0.01)

fit <- KRONX::fit_hmm_em(
  x = x,
  K = 2L,
  model = "gaussian",
  n_starts = 1L,
  max_iter = 8L,
  tol = 1e-4,
  verbose = FALSE
)

fit$logLik


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### code chunk number 6: viterbi
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states <- KRONX::viterbi_decode(x, fit)
table(states)


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### code chunk number 7: data-io (eval = FALSE)
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## px <- KRONX::read_close_series("my_prices.csv", close_col = "close")
## ret <- KRONX::compute_log_returns(px)
## summary(ret)


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### code chunk number 8: operator-chain
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set.seed(123)
x <- rnorm(120, 0, 0.01)

t_fit <- KRONX::fit_hmm_em(
  x = x,
  K = 2L,
  model = "student",
  n_starts = 1L,
  max_iter = 8L,
  tol = 1e-4,
  nu_grid = c(3, 5, 10),
  verbose = FALSE
)

epsilon <- KRONX:::hazard_from_nu(
  nu = t_fit$params$nu,
  epsilon_min = 0.01,
  c_hazard = 0.05
)

Q <- KRONX:::build_Q(t_fit$A, epsilon)
K_mat <- KRONX:::build_K(Q)
N_mat <- KRONX:::fundamental_matrix(K_mat)

epsilon
Q


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### code chunk number 9: ruin-components
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loss_threshold <- stats::quantile(x, probs = 0.05)
q_state <- KRONX:::left_tail_state_probs(t_fit, loss_threshold)

pi_qs <- KRONX:::quasi_stationary_distribution(Q)
pi_res <- KRONX:::residence_weight_vector(N_mat, init = pi_qs)

bar_q <- sum(pi_res * q_state)
bar_lambda <- sum(pi_res * epsilon)
ruin_bound <- 1 - exp(-bar_lambda * bar_q * 25)

c(bar_q = bar_q, bar_lambda = bar_lambda, ruin_bound = ruin_bound)


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### code chunk number 10: file-workflow (eval = FALSE)
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## res_file <- KRONX::run_kronx(
##   file = "IBKR_ES_2Y1h.csv",
##   close_col = "close",
##   verbose = FALSE,
##   output_dir = NULL
## )
## 
## res_file$ruin_bound


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### code chunk number 11: tests (eval = FALSE)
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## devtools::test()
## testthat::test_package("KRONX")