Python股票序列的相关内容

文章 2024-04-30 来自：开发者社区

Python用GARCH对ADBL股票价格时间序列趋势滚动预测、损失、可视化分析

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33398 金融市场的股票价格时间序列分析一直以来都是投资者和研究者关注的主题之一。准确预测股票价格的趋势对于制定有效的投资策略和决策具有重要意义。因此，许多研究人员使用各种统计方法和模型来分析和预测股票价格的变动（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。本文的目标是帮助客户应用GARCH模型对ADBL（A...

文章 2024-04-23 来自：开发者社区

PYTHON 用几何布朗运动模型和蒙特卡罗MONTE CARLO随机过程模拟股票价格可视化分析耐克NKE股价时间序列数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=27099 介绍金融资产/证券已使用多种技术进行建模。该项目的主要目标是使用几何布朗运动模型和蒙特卡罗模拟来模拟股票价格。该模型基于受乘性噪声影响的随机（与确定性相反）变量。该项目分两部分完成： ...

文章 2024-04-23 来自：开发者社区

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列（下）

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列（中）：https://developer.aliyun.com/article/1490525 我们绘制模型残差。 SPY最佳模型残...

文章 2024-04-23 来自：开发者社区

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列（中）

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列（上）：https://developer.aliyun.com/article/1490523 AR(1) 模型，ALPHA = 0.6 正如预期的那样，我们模拟的 AR(1) 模型的分布是正常的。滞后值之间存...

文章 2024-04-23 来自：开发者社区

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列（上）

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24092 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。示例应用包括预测未来资产收...

文章 2024-04-23 来自：开发者社区

Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26562 该项目包括：自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。将时间序列数据转换为分类问题。使用 TensorFlow 的 LSTM 模型由 MSE 衡量的预测准确性 GPU 设置（如果可用） ...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列4

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列3；https://developer.aliyun.com/article/1485073 自回归条件异方差模型 - ARCH(p) ARCH(p) 模型可以简单地认为是应用于时间序列方差的 AR(p) 模型。另一种思考方式是，我们的时间序列 _在时间 t_的方差取决于对先前时期方差的过去观察。 ...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列3

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列2:https://developer.aliyun.com/article/1485071 移动平均模型 - MA(q) MA(q) 模型与 AR(p) 模型非常相似。不同之处在于 MA(q) 模型是过去白噪声误差项的线性组合，而不是像 AR(p) 模型这样的过去观察的线性组合。MA 模型的目的是我们可以通...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列2

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列1:https://developer.aliyun.com/article/1485068 随机行走的一阶差分我们的定义成立，因为这看起来与白噪声过程完全一样。如果我们对 SPY 价格的一阶差分进行随机游走会怎么样？ ...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列1

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。示例应用包括预测未来资产收益、未来相关性/协方差和未来波动性。在我们开始之前，让我们导入我们的 Python 库。 ...

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更新时间 2024-05-02 01:32:24

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分布式计算框架 MaxCompute MaxFrame

MaxCompute MaxFrame 是阿里云自研分布式计算框架，支持 Python 编程接口并可直接使用 MaxCompute 计算资源及数据接口，与 MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成 MaxCompute 完整 Python 开发生态。

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