拓端tecdat:Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列
原文链接： http://tecdat.cn/?p=24092 原文出处：拓端数据部落公众号 前言 在量化金融中，我学习了各种时间序列分析技术以及如何使用它们。 通过发展我们的时间序列分析 (TSA) 方法组合，我们能够更好地了解已经发生的事情，并对未来做出更好、更有利的预测。示例应用 ...
原文：如何预测股票分析--自动ARIMA
在上一篇中，我们发现knn和线性回归一样，表现的不是特别好，来看看时间序列的表现 时间序列预测法其实是一种回归预测方法，属于定量预测，其基本原理是 一方面承认事物发展的延续性，运用过去时间序列的数据进行统计分析，推测出事物的发展趋势 另一方面充分考虑到偶然因素影响而产生的随机性，为了消除随机波动的影响，利用历史数据进行统计分析，并对数据进行适当处理，进行趋势预测。 自动ARIMA ARIMA是一种 ...
2020-01-24 15:00 0 1099 推荐指数：
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=24492 原文出处：拓端数据部落公众号 介绍 此分析的目的是构建一个过程，以在给定时变波动性的情况下正确估计风险价值。风险价值被广泛用于衡量金融机构的市场风险。我们的时间序列数据包括 1258 天的股票收益。为了解释每日收益率方差的一小部分 ...
R语言代写使用ARIMA模型预测股票收益
“预测非常困难，特别是关于未来”。丹麦物理学家尼尔斯·波尔（Neils Bohr）很多人都会看到这句名言。预测是这篇博文的主题。在这篇文章中，我们将介绍流行的ARIMA预测模型，以预测库存的回报，并演示使用R编程的ARIMA建模的逐步过程。 时间序列中的预测模型是什么？ 预测涉及使用其历史数据 ...
ARIMA模型---时间序列分析---温度预测
（图片来自百度） 数据 分析数据第一步还是套路------画图 数据看上去比较平整，但是由于数据太对看不出具体情况，于是将只取前300个数据再此画图 这数据看上去很不错，感觉有隐藏周期的意思 代码 使用ARIMA模型（ARMA） 第一步观察数据是否是平稳 ...
如何预测股票分析--移动平均
近年来,随着全球经济与股市的快速发展,股票投资成为人们最常用的理财方式之一。本文研究的主要目标是利用机器学习技术,应用Python编程语言构建股票预测模型,对我国股票市场进行分析与预测。 今天主要来回顾的是 移动平均 参考机器之心的文章，对代码进行了中文的解释，同时加入了自己的见解 首先来 ...
如何预测股票分析--线性回归
继续上一篇，接下来是股票分析中使用线性回归 在现实世界中，存在着大量这样的情况：两个变量例如X和Y有一些依赖关系。由X可以部分地决定Y的值，但这种决定往往不很确切。常常用来说明这种依赖关系的最简单、直观的例子是体重与身高，用Y表示他的体重。众所周知，一般说来，当X大时，Y也倾向于大，但由X ...
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拓端tecdat|R语言结合新冠疫情COVID-19对股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24057 原文出处：拓端数据部落公众号 1.概要 本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价，然后分析各种模型。Google股票数据集是使用R中的Quantmod软件包从Yahoo Finance获得的。 2.简介 预测 ...