p=25180 时间序列分析 对于时间序列分析，有两种数据格式： ts （时间序列）和 xts （可扩展时间序列）。前者不需要时间戳，可以直接从向量转换。...后者非常重视日期和时间，因此只能使用日期和/或时间列来定义。我们涵盖了基本的时间序列模型，即 ARIMA、GARCH 和 VAR。 时间序列数据 函数 ts 将任何向量转换为时间序列数据。...price 我们首先为估计定义一个时间序列（ts）对象。请注意， ts 与 xts类似， 但没有日期和时间。...df <- ts(df) df 可扩展的时间序列数据xts 要处理高频数据（分秒），我们需要包 xts。该包定义可扩展时间序列 ( xts ) 对象。 以下代码安装并加载 xts 包。...代码 as.POSIXct() 将字符串转换为带有分钟和秒的日期格式。
，然后将简单介绍用 ggfortify 来对时间序列进行快速可视化的方法。...输入help(autoplot.prcomp) 可以了解到更多的其他选择。...用 ggfortify 可以使时间序列的可视化变得极其简单。...autoplot(Canada, facets = FALSE) autoplot 也可以理解其他的时间序列类别。...可支持的R包有： zoo::zooreg xts::xts timeSeries::timSeries tseries::irts 一些例子： library(xts) autoplot(as.xts(
x, as.Date(charvec)) #包xts timeSeries(x,as.Date(charvec)) #包timeSeries #规则的时间序列，数据在规定的时间间隔内出现 tm = ts...) #包zoo xm = as.xts(tm) #包xts sm = as.timeSeries(tm) #包timeSeries #判断是否为规则时间序列 is.regular(x) #排序 zoo...()和xts()会强制变换为正序（按照时间名称） timeSeries不会强制排序；其结果可以根据sort函数排序，也可以采用rev()函数进行逆序；参数recordIDs，可以给每个元素（行）标记一个...中最长的连续无缺失值的序列片段，如果有两个等长的序列片段，则返回第一个。...#时间序列数据的显示 #zoo和xts都只能按照原来的格式显示，timeSeries可以设置显示格式 print(x, format= “%m/%d/%y %H:%M”) #%m表示月，%d表示天，%y
，然后将简单介绍用 ggfortify 来对时间序列进行快速可视化的方法。...时间序列的可视化 用 ggfortify 可以使时间序列的可视化变得极其简单。接下来我将给出一些简单的例子。...autoplot 也可以理解其他的时间序列类别。...可支持的R包有： zoo::zooreg xts::xts timeSeries::timSeries tseries::irts 一些例子： library(xts) autoplot(as.xts(...更多关于时间序列的例子，请参考 Rpubs 上的介绍。
该函数支持三类的高频数据： NYSE TAQ数据库中的.txt文件 WRDS数据库中的.csv文件 Tickdata.com的.asc文件 不易获取，因此，输入数据转换成xts，然后进行时间序列分析的过程中存在困难...因此对于原始数据，我们可以整理成sample数据的格式，然后使用xts包先将其转换成xts格式。...对于时间序列数据要注意的一点是时间数据不单独作为一列，仅作为行名存在，否则在进行转换的过程中会出现colnames和列的数目不符合的错误。 因此对于数据可以先进行预处理。 ?...对于列数据间分隔建议使用tab制表符，否则在r读取的过程中会将时间的日期时间识别为两列。...这样就做好了可以进行转换xts格式的原始数据 library(xts) Data.xts <- as.xts(sample_tdataraw， descr='my new xts object')
p=13971 R语言提供了丰富的功能，可用于绘制R中的时间序列数据。 包括： 自动绘制 xts 时间序列对象（或任何可转换为xts的对象）的图。...演示版 这是一个由多个时间序列对象创建的简单折线图： lungDeaths <- cbind(mdeaths, fdeaths) graph(lungDeaths) ?...请此图是完全交互式的：当鼠标移到系列上时，将显示各个值。还可以选择要放大的图形区域（双击缩小）。 可以通过将其他命令通过管道传递到原始图表对象上来自定义图表。...提供了许多用于定制系列和轴显示的选项。可以将多个下/值/上样式系列组合到带有阴影条的单个显示中。...从侧边栏链接到的 库包括更多可用于自定义的各种功能的示例。 ? ?
，常常只要几行函数就能完成从数据获取和处理到画图的复杂功能，其工作效率之高让行家里手都觉得膛目结舌。...原理 利用API读取的方式，我们需要设定一个读取序列和对应的配置，获取行情函数getSymbols类似于原生的assign和get函数，用函数的方式将变量名传入后完成变量的赋值。...[index]]) } # 基本配置 universes <<- c("000001.SZ","QIHU","MOMO")from = "2015-01-04"to = Sys.Date() # 结束时间设为当前日期...zoo本身是一种时间序列格式，而xts则是在这基础上一种时间序列格式的加强版。在读取csv的时候，我们需要用首行确定header。在转化为zoo时，我们则需要首列来确定时间序列对应的时间。...最后通过xts转化为可以被quantmod识别的xts时间序列对象。
ARIMA模型结合了三种基本方法： 自回归（AR） - 在自回归的一个给定的时间序列数据在他们自己的滞后值，这是由在模型中的“P”值表示回归的值。...差分（I-for Integrated） - 这涉及对时间序列数据进行差分以消除趋势并将非平稳时间序列转换为平稳时间序列。这由模型中的“d”值表示。...对于平稳的时间序列，由ADF测试得到的p值必须小于0.05或5％。如果p值大于0.05或5％，则可以得出结论：时间序列具有单位根，这意味着它是一个非平稳过程。...差分 -为了将非平稳过程转换为平稳过程，我们应用差分方法。区分时间序列意味着找出时间序列数据的连续值之间的差分。差分值形成新的时间序列数据集，可以对其进行测试以发现新的相关性或其他有趣的统计特性。...#调整实际收益率序列的长度 Actual_series = Actual_series [-1] #创建预测序列的时间序列对象 forecasted_series = xts(forecasted_series
p=13971 R语言提供了丰富的功能，可用于绘制R中的时间序列数据。 包括： 自动绘制 xts 时间序列对象（或任何可转换为xts的对象）的图。...演示版 这是一个由多个时间序列对象创建的简单折线图： lungDeaths <- cbind(mdeaths, fdeaths)graph(lungDeaths) 请此图是完全交互式的：当鼠标移到系列上时...，将显示各个值。...可以将多个下/值/上样式系列组合到带有阴影条的单个显示中。...Deaths (UK)") 从侧边栏链接到的 库包括更多可用于自定义的各种功能的示例。
数据如下所示，我们删除了Open，High，Low，Close和Volume数据，仅保留了Adjusted价格，其中每个资产都是其自己的列，数据已转换为时间序列对象或xts对象， data存储为索引（或行名...每项资产的收益数据： ? 我们可以使用autoplot功能通过ggplot功能绘制xts或者时间序列数据（我们仅绘制前3项资产）： ? ?...就像之前一样，我们收集数据并将其放入时间序列格式。 ? 如下所示： ? 接下来，我们收集了美国ETFs： ? 数据如下所示： ? SPY500： ? 如下： ?...表示夏普比率，其中x_是x从t=1到T这个历史期间的平均值，简单计算为 ?...2、下载ETF并转换成每日收益。 ? 3、将随机选择的股票的平均每日收益作为数据，并将数据与ETF合并，然后将数据设置为时间序列对象。
与每日和较低频率的收益不同，日内高频数据有某些特殊的特点，使得使用标准的建模方法是无效的。在这篇文章中，我将使用花旗集团2008年1月2日至2008年2月29日期间的1分钟收益率。...考虑的日内时间范围是09:30至16:00，即证券交易所的正式交易时间。与大多数此类关于日内数据建模的研究一样，当天的第一个收益被删除。每日数据从雅虎财经下载。...预测 为预测编写代码的最大挑战是处理时间的对齐和匹配问题，特别是未来的时间/日期，因为该模型依赖于日内分量，而日内分量是特定的。与估计方法一样，预测程序也要求提供所考虑的时期的预测波动率。...滚动的回测和风险值 ugarchroll函数对于在回测应用中测试模型的充分性非常有用，下面的代码说明了模型在数据期间的情况。...观察到的VaR峰值是开盘前后的季节性因素造成的。
以下是我推荐的一些R语言时间序列分析的最佳实践：准备数据：确保数据按照时间顺序进行排序。检查并处理数据中的缺失值和异常值。...确定时间间隔（例如每日、每周、每月）并将数据转换为适当的时间序列对象（如xts或ts）。可视化数据：使用绘图工具（如ggplot2包）绘制时间序列的趋势图，以便直观地了解数据的整体情况。...拟合时间序列模型：根据数据的特征选择适当的时间序列模型，如ARIMA、GARCH等。使用模型拟合函数（如arima、auto.arima）对数据进行拟合，并估计模型的参数。...模型诊断：使用模型诊断工具（如AIC、BIC、残差分析等）对拟合的时间序列模型进行评估。检查残差序列是否为白噪声，并对其进行必要的修正。...比较不同模型的性能，选择表现最好的模型作为最终模型。预测未来值：使用拟合好的时间序列模型对未来值进行预测。绘制预测结果的图表，并根据需要调整或改进模型。
本题考查变量的作用域和静态变量。静态变量仅在函数作用域内有效，也就是说静态变量只存活在栈中。但当程序执行离开此作用域时，其值并不会消失。也就是说下次再调用这个函数的时候，该变量的值会保留下来。...NULL，不可有多个返回值；【若想返回多个值，可以返回一个数组，把多个值放到一个数组中】 函数的引用返回 从函数返回一个引用，必须在函数声明和指派返回值给一个变量时，都使用引用运算符 &。...> 外部文件的导入 include 可以放在PHP脚本的任意位置，当PHP脚本执行到include指定引入的文件时，才将它包含并尝试执行。...当第二次遇到相同文件时，PHP还是会重新解释一次，include相对于require的执行效率下降很多。...时间日期函数 date():对当前日期或时间进行格式化。 strtotime():把人类可读的字符串转换为 Unix 时间。 mktime():返回一个日期的 UNIX 时间戳。
其中，为什么是20日最高和10日最低都是经验值，可以做为模型参数进行训练和优化。选择沪深300成分股为标的，是考虑到这些股票都是各个板块的强势股或龙头股，要符合追涨杀跌的假设条件。...2.1 数据准备 R语言本身提供了丰富的金融函数工具包，时间序列包zoo和xts，指标计算包TTR，数据处理包plyr，可视包ggplot2等，我们会一起使用这些工具包来完成建模、计算和可视化的工作。...我本次用到的数据是从 况客 ( https://qutke.com/ )直接导出的，况客 会提供各种类型的金融数据API，让开发者可以免费下载。...当然，你也可以用quantmod包从Yahoo财经下载数据。 本文用到的数据，包括A股日K线(向前复权)数据，从2014年7月到2015年日8月，以CSV格式保存到本地文件stock.csv。...而进行计算时又需要按每支票股计算，所以在数据加载时我就进行了转换，按股票代码进行分组，生成R语言的list对象，同时把每支股票的data.frame类型对象转成XTS时间序列类型对象，方便后续的数据处理
例如，在时间，t+k的收盘价的变化可能比p%低得多，但是在它前面日期t,…，t+k的价格变化可能远远大于p%。因此，我们事实上需要的是未来k天的总体价格趋势。...指标变最T用来找出在k天内，日平均价格明显高于目标变化的那些日期的变化之和。大的正T值意味着有几天的日平均报价高于今天收盘价的p%，这种情况表明有潜在的机会发出买入指令，因为有良好的预期价格会上涨。...函数HLC()从价格对象中提取价格的最高价、最低价和收盘价。然后，计算未来n.days天相对当前收盘价的收益。函数next()按时间平移一个时间序列(向前或向后)。...Delt ( )函数可用于计算价格序列的百分比收益或对数收益。最后，T.ind()函数将绝对值大的收益相加，也就是说，收益超过目标变化收益，默认设置为2..5%。 为更好地理解指标T的性质。...如图所示，当有一系列的时期价格上升时，T值达到了最大。显然，为了计算在时间i时指标T的取值，需要有未来10天的价格，因此这里不是用T来预侧未来价格。
除了自定义访问器和修改器, Eloquent 还可以自动转换日期字段为 Carbon 实例甚至 将文本转换为 JSON ....= App\User::find(1); return $user->disabled_at->getTimestamp(); 模型日期格式 默认情况下, 时间戳的格式是 Y-m-d H:i:s ,...如果数据库有一个 JSON 或 TEXT 字段类型包含了序列化 JSON, 可使用 array 转换, 将自动进行 序列化 和 反序列化 . class User extends Model {...属性: 从 integer (0/1) 转换为 boolean 'is_admin' => 'boolean', // 访问 options 属性将会自动从 JSON...反序列化为 PHP 数组 // 设置 options 属性的值时, 给定数组将会自动转化为 JSON 以供存储 'options' => 'array', ];
初识R语言支持的数据类型 1.1 向量 Vector : c() 1.2 矩阵 Matrix: matrix() 1.3 数据框 DataFrame: data.frame() 1.4 时间序列 XTS...初识R语言支持的数据类型 开始之前，需要先了解一下R语言支持的数据类型，以及这些常用类型的特点。以下4种类型是最常用的：向量、矩阵、数据框、时间序列。...11 1 2 12 2 3 13 3 4 14 4 5 15 5 1.4 时间序列 XTS: xts() ?...11 2019-09-16 12 2019-09-17 13 2019-09-18 14 2019-09-19 15 关于xts类型的详细介绍，请参考文章《可扩展的时间序列xts》...> x<-1:10;x [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 # 把向量转换为3段因子，分别列出每个值对应因子 > cut(x, 3) [1] (0.991,4] (
在这篇文章中我们将一系列资产的时间序列数据分解成一个简单的分类问题，看看机器学习模型能否更好地预测下一个周期方向。目标和策略是每天投资一项资产。...()函数应用于它，而不会出现资产类的任何重叠或混合，我们这样做是为了为每个周期创建时间序列特征。...接下来，应用functions字符串从tsfeatures包中调用函数，将这些函数应用于样本analysis数据（每个数据包含100个观测值），这样，我们获得了一个折叠可以将其绑定在一起的观测值。...列表中第一个资产的前几个观测结果如下： 其中包括XGBoost预测的概率、实际的观测结果、结果日期（样本外测试数据的日期），观测股价、计算出的日收益率（观测结果的副本）、从Yahoo收集了OHLC数据，...最后我们构建了时间序列特征，然后将其重新命名为 X_n。
让我们开始准备数据： # 设置开始结束日期和股票名称列表 begin_date <- "2016-01-01" end_date <- "2017-12-31" # 从YahooFinance下载数据...以及残差Ψ的估计协方差矩阵。让我们从对数收益率的协方差矩阵开始： main = "单因子模型对数收益的协方差矩阵") ? 我们可以观察到所有股票都是高度相关的，这是市场因素的影响。...，我们可以观察到对Ψ执行的自动聚类可以正确识别股票的行业。...XIVH是具有高alpha值的ETF，计算出的alpha值是ETF中最高的（高1-2个数量级）：α= 1.810392×10-3。...让我们从加载数据开始： # 设置开始结束日期和股票名称列表 begin_date <- "2013-01-01" end_date <- "2017-08-31" # 从YahooFinance下载数据
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