简单模型的有效性:在金融资产相对表现预测中,简单的机器学习模型通常比复杂的深度学习模型表现更好,这可能是因为金融时间序列数据的信噪比较低,以及可用的训练样本大小有限。 分类方法的优势:将预测问题框架为分类任务不仅提高了统计性能,还允许进行针对性的特征选择。 校准的重要性:对于表现出一定预测能力的过自信或欠自...
1.检测数据平稳化 2.差分/对数等数据处理 3.使用ARMA模型预测 备注：部分代码参考网络资源 5.金融时间序列相似度计算 5.1.皮尔逊相关系数（ pearsoncorrelationcoefficient）1.1 由于不同股票价格范围差距过大，在进行股票时间序列相似度匹配过程中通常考虑对数差处理，其公式如下所示：1.2经过对数差处理后的金融时间...
1、分类模型概述及其应用场景 2、常见分类预测模型 …… 第八部分: 客户行为预测—模型评估篇 1、模型的评估指标 2、模型的评估方法 …… 第九部分: 客户行为预测—集成优化篇 1、模型的优化思路 2、集成算法基本原理 …… 第十部分: 银行客户信用卡模型 1、信用评分卡模型简介 2、评分卡的关键问题 3、信用...
以逾期为目标变量的模型,正如上面我们提到的大多数,都是风险模型。但也有很多非风险模型,这些非风险模型,广泛地应用于信贷场景的量化增长环节,例如拉新、促活等。AARRR。 6、现金贷需求预测模型:预测客户有无现金贷款的需求。面向支付的花呗显然用户规模远远多于面向借款的借呗,因为更多的人是为了支付便利而使用支付宝,...
1. 时间序列模型 时间序列模型是一种经典的金融市场预测模型,它基于历史数据来预测未来的趋势。ARIMA模型(差分自回归移动平均模型)是其中一种常用的时间序列模型。它结合了自回归(AR)模型、滑动平均(MA)模型和差分(I)操作,能够较好地拟合金融市场的时间序列数据。 例如,在对股市进行预测时,我们可以使用ARIMA模型来分...
本教程将介绍金融预测模型的基本原理和常用方法,以及如何运用这些模型进行金融预测。 一、金融预测模型简介 金融预测模型是一种用来预测金融市场变化的数学和统计模型。其基本原理是通过分析历史数据和相关变量,建立一个数学模型,然后利用这个模型来预测未来的市场走势。早期的金融预测模型主要基于经验和直觉,随着数据分析和...
MOMENT模型架构图 MOMENT 就像贾维斯一样,它能够同时做很多不同的工作。比如,它可以帮助我们预测未来的事情,比如股票的价格会涨还是会跌;它也可以像医生一样,通过观察我们的检查数据来识别我们的健康状况。 MOMENT 的能力不仅限于一个领域,它就像一个多才多艺的...
1.1金融风险预测分析模型的核心特性 金融风险预测分析模型的核心特性主要体现在以下几个方面:准确性、实时性、可解释性和适应性。准确性是指模型能够准确识别和预测风险事件;实时性是指模型能够快速响应市场变化,及时更新风险预测;可解释性是指模型的预测结果能够被金融分析师理解和解释;适应性是指模型能够适应金融市场的...
结构时间序列状态空间模型是将序列分解为若干个分量。它们由一组误差方差指定,其中一些可能是零。我们将使用一个基本的结构模型来拟合随机水平模型进行预测。构成状态空间模型的两个主要部分是:(1)可观测数据和(2)不可观测状态。 最简单的模型: 我们需要看到观测结果,因为状态被系统噪声隐藏起来了。观测结果是当前状态...
1. 随机过程模型 随机过程模型是金融市场风险预测中常见的一种方法。根据随机过程的不同特点和假设,包括布朗运动、几何布朗运动和跳跃扩散过程等模型。其中,布朗运动模型广泛应用于股票和期权市场的风险预测,而跳跃扩散过程模型则被用于描述金融市场中的极端事件。 2. 基于统计模型的方法 基于统计模型的方法是金融市场风...