原文:statsmodels.tsa.seasonal.seasonal_decompose使用移動平均線進行季節性分解

所謂分解就是將時序數據分離成不同的成分,分解有:長期趨勢Trend 季節性seasonality和隨機殘差residuals statsmodels使用的X 分解過程,它主要將時序數據分離成長期趨勢 季節趨勢和隨機成分。 與其它統計軟件一樣,statsmodels也支持兩類分解模型,加法模型和乘法模型,model的參數設置為 additive 加法模型 和 multiplicative 乘法模型 ...

2020-12-18 16:21 0 3959 推薦指數:

查看詳情

移動平均線系列

移動平均線是技術分析理論中應用最普遍的指標之一,主要用於確認、跟蹤和判斷趨勢,提示買入和賣出信號,在單邊市場行情中可以較好的把握市場機會和規避風險。但是,移動平均線一般要與其他的技術指標或基本面相結合來使用,特別是當市場處於盤整行情時,其買入賣出信號會頻繁出現,容易失真。 通用函數 ...

Wed Oct 02 05:50:00 CST 2019 0 350
15--時序的平滑化和季節性分解

1 時序的平滑化和季節性分解 對時序數據建立復雜模型之前也需要對其進行描述和可視化。在本節中,我們將對時序進行平滑化以探究其總體趨勢,並對其進行分解以觀察時序中是否存在季節性因素。 1.1 通過簡單移動平均進行平滑處理 時序數據集中通常有很顯著的隨機或誤差成分。為了辨明數據中的規律,我們總是 ...

Sat Aug 14 00:39:00 CST 2021 0 179
R學習日記——分解時間序列(季節性數據)

上篇說明了分解季節性數據的方法。就是通過TTS包的SMA()函數進行簡單移動平均平滑。讓看似沒有規律或沒有趨勢的曲線變的有規律或趨勢。然后再進行時間序列曲線的回歸預測。 本次,開始分解季節性時間序列。 一個季節性時間序列中會包含三部分,趨勢部分、季節性部分和無規則部分 ...

Sat Mar 21 05:36:00 CST 2015 0 3067
簡單移動平均線、加權移動平均線、指數平滑移動平均

移動平均線的種類 移動平均線可分為“算術移動平均線”、“加權移動平均線”、“指數平滑移動平均線”三種。 1.算術移動平均線(MA) 算術移動平均線是簡單而普遍的移動平均線平均線是指算術平均數,計算方法為一組數字相加,除以該組數據的組成個數。 以5天移動平均線為便,計算方法 ...

Fri Nov 18 00:42:00 CST 2016 0 4926
Python數據挖掘-時間序列-非季節性時間學分解

概念 時間序列(Time Series)   時間序列是均勻時間間隔上的觀測值序列 時間序列分析(Time Series Analysis)   趨勢分析   序列分解   序列預測 時間序列分解(Time-Series Decomposition)   時間寫按照季節性來分類 ...

Sun Oct 14 07:19:00 CST 2018 0 762
季節性帶趨勢的預測:示例

對於有趨勢的季節需求,我們這里介紹一個常用的方法,准確度不是最高,但相對簡單易行。 我們先看一下季節性和周期的區別。周期是時間序列呈現出波浪形起伏,上下起伏,一般由商業和經濟活動引起。它不同於趨勢變 動,不是朝着單一方向的持續運動,而是漲落相間的交替波動;它也不同於季節變動,季節變動有比 ...

Thu Jul 30 21:43:00 CST 2020 0 1132
指標詳解(2)-- 指數平滑移動平均線(MACD)詳解

一、定義:MACD稱為指數平滑移動平均線,是從雙指數移動平均線發展而來的,由快的指數移動平均線(EMA12)減去慢的指數移動平均線(EMA26)得到快DIF,再用2×(快DIF-DIF的9日加權移動DEA)得到MACD柱。 二、描述: ⒈由於MACD是一項中 ...

Fri Dec 01 21:59:00 CST 2017 0 2813
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM