拓端tecdat:Python 用ARIMA、GARCH模型預測分析股票市場收益率時間序列
原文鏈接： http://tecdat.cn/?p=24092 原文出處：拓端數據部落公眾號 前言 在量化金融中，我學習了各種時間序列分析技術以及如何使用它們。 通過發展我們的時間序列分析 (TSA) 方法組合，我們能夠更好地了解已經發生的事情，並對未來做出更好、更有利的預測。示例應用 ...
原文：如何預測股票分析--自動ARIMA
在上一篇中，我們發現knn和線性回歸一樣，表現的不是特別好，來看看時間序列的表現 時間序列預測法其實是一種回歸預測方法，屬於定量預測，其基本原理是 一方面承認事物發展的延續性，運用過去時間序列的數據進行統計分析，推測出事物的發展趨勢 另一方面充分考慮到偶然因素影響而產生的隨機性，為了消除隨機波動的影響，利用歷史數據進行統計分析，並對數據進行適當處理，進行趨勢預測。 自動ARIMA ARIMA是一種 ...
2020-01-24 15:00 0 1099 推薦指數：
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原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=24492 原文出處：拓端數據部落公眾號 介紹 此分析的目的是構建一個過程，以在給定時變波動性的情況下正確估計風險價值。風險價值被廣泛用於衡量金融機構的市場風險。我們的時間序列數據包括 1258 天的股票收益。為了解釋每日收益率方差的一小部分 ...
R語言代寫使用ARIMA模型預測股票收益
“預測非常困難，特別是關於未來”。丹麥物理學家尼爾斯·波爾（Neils Bohr）很多人都會看到這句名言。預測是這篇博文的主題。在這篇文章中，我們將介紹流行的ARIMA預測模型，以預測庫存的回報，並演示使用R編程的ARIMA建模的逐步過程。 時間序列中的預測模型是什么？ 預測涉及使用其歷史數據 ...
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近年來,隨着全球經濟與股市的快速發展,股票投資成為人們最常用的理財方式之一。本文研究的主要目標是利用機器學習技術,應用Python編程語言構建股票預測模型,對我國股票市場進行分析與預測。 今天主要來回顧的是 移動平均 參考機器之心的文章，對代碼進行了中文的解釋，同時加入了自己的見解 首先來 ...
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拓端tecdat|R語言結合新冠疫情COVID-19對股票價格預測：ARIMA，KNN和神經網絡時間序列分析
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=24057 原文出處：拓端數據部落公眾號 1.概要 本文的目標是使用各種預測模型預測Google的未來股價，然后分析各種模型。Google股票數據集是使用R中的Quantmod軟件包從Yahoo Finance獲得的。 2.簡介 預測 ...