## 自回归移动平均(ARMA)模型在Python 中的应用 自回归移动平均(ARMA)模型是时间序列分析中常见的一种模型,它结合了自回归模型(AR)和移动平均模型(MA)的特点,能够更好地对时间序列数据进行建模和预测。在 Python 中,我们可以使用 Statsmodels 库来实现 ARMA 模型的建模和分析。 ### ARMA 模型简介ARMA 模型是一...
这里的平稳是指宽平稳,其特性是序列的统计特性不随时间的平移而变化,即均值和协方差不随时间的平移而变化。自回归模型(Auto Regressive Model)简称 AR模型,移动平均模型(Moving Average Model)简称 MA模型,自回归移动平均模型(Auto Regressive Moving Average Model)简称 ARMA模型。下面的 为 ...
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Python量化投资——时间序列数据指数平滑移动平均值的高效计算定义EMA循环生成方法Pandas提供的方法基于Numpy的向量化方法性能对比Numpy方法的局限性及解决方案 定义在对股票的历史价格数据进行分析的过程中,不同的移动平均值是非常常用的技术手段。在多种移动平均值中,指数平滑移动平均(Exponentially Weighted Moving Average,...
一、ARIMA模型介绍ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列预测方法[1] ,所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。其中ARIMA(p,d,q)称为差分自回归移动平均 ...
一、ARIMA模型介绍ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列预测方法[1] ,所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。其中ARIMA(p,d,q)称为差分自回归移动平均 ...
一、ARIMA模型介绍ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列预测方法[1] ,所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。其中ARIMA(p,d,q)称为差分自回归移动平均 ...