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量本投资:经济指标周期及一个领先性确认数理方法

2.1 频率对齐:让不同频率成为可比 研究两个或以上指标时,若指标频率不一,我们无法直接对比。因此流程第一步即将指标频率统一化。我们可根据需要将低频指标高频化,也可以反向操作。...2.2.1 一般模型 ARIMA 常用于刻画带季节性时间序列。序列一般乘法模型可写为以下形式: 选择 regARIMA 回归部分包含哪些回归变量,即对应了想要剔除哪些季节因素。...此种方法数据列差分近似为对时间微分,并以当期差分与下期差分与 0 大小关系来标记波峰/谷。同时,与B-B 算法类似的拐点交替性、周期最小长度等筛选规则也包含在模型。...我们最终目的是确定两条时间序列之间领先滞后性,在此之前就需要对两个序列拐点进行一一对应,明确彼此相位对照关系。 在这方面,目前没有被广泛使用或主要机构公布算法,但这一过程应当并不复杂。...其中,频率对齐主要使用线性插值等插值法;季调主要参考 Census Bureau X13-ARIMA-SEATS 模型;滤波和平滑分别是为了分离提取想要研究指标分项,以及主要走势,以便于减少噪声对拐点识别或传统回归方法干扰

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时间预测模型DLinear、NLinear模型

LTSF-Liner用单层线性模型对历史时间序列进行回归,以直接预测未来时间序列。我们9个广泛使用基准数据集上进行了广泛实验,这些数据集包含了各种现实生活应用交通、能源、经济、天气和疾病。...考虑到时间序列原始数值数据(如股票价格或电力价值),它们之间几乎没有任何点状语义关联。时间序列建模,我们主要对一组连续点间时间关系感兴趣,这些元素顺序起着关键性作用,而并非成对关系。...我们研究了基于Transformer方法中使用位置和时间嵌入好处。在下表,如果没有位置嵌入(wo/Pos.),Informer预测错误会大大增加。...如果没有时间嵌入(wo/Temp),随着预测长度增加,Informer性能将逐渐受损。由于Informer对每个标记使用一个时间步长,因此有必要在标记引入时间信息。   ...FEDformer和Autoformer不是每个标记中使用单一时间步长,而是输入一连串时间来嵌入时间信息。因此,它们可以没有固定位置嵌入情况下达到相当甚至更好性能。

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TimeGPT:第一个时间序列模型

历史上,统计方法如ARIMA、ETS等已在各领域得到应用,而近年来机器学习模型如XGBoost和LightGBM竞赛和实际应用取得了良好效果。...图2 TimeGPT 最大公开时间序列集合中进行了训练,并且可以预测未见过时间序列,而无需重新训练其参数 6 实验结果 传统预测性能评估方法,如划分训练集和测试集,不足以评估基础模型,因为它们主要属性是预测完全新颖序列...评估每个时间序列最后一个预测窗口中进行,其长度随采样频率变化而变化。TimeGPT使用以前历史值作为输入,如图3,而不重新训练其权重(零样本)。...本文对基准测试性能分析进行了全面研究,涉及基线、统计、机器学习和神经预测模型。基线和统计模型基于历史值训练,机器学习采用全局模型和深度学习方法,排除了Prophet和ARIMA模型。...同时,这些指标具有尺度独立性,有助于比较每种频率结果。为了确保数值稳定性和评估一致性,对这些指标进行了全局归一化处理。具体计算方式详见方程2。

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MADlib——基于SQL数据挖掘解决方案(20)——时间序列分析之ARIMA

timestamp_column TEXT 包含时间(或索引)数据名称。可以一个序列索引(INTEGER)或日期/时间值(TIMESTAMP)。...逗号分隔列名,与SQLGROUP BY子句类似,用于输入数据集划分为离散组,每组训练一个ARIMA模型。当此值为空时,不使用分组,并生成单个结果模型。...如果此变量为True,则数据序列平均值添加到ARIMA模型。 non_seasonal_orders(可选) INTEGER[] 缺省值为‘ARRAY[1,1,1]’。...ARIMA模型按[p, d, q]顺序值。其中参数p、d和q是非负整数,分别表示模型自回归、差分和移动平均部分数值。...timestamp_col TEXT 源表包含数据时间索引列名。 timeseries_col TEXT 包含数据值源表列名称。

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python3用ARIMA模型进行时间序列预测

它是一类模型,可在时间序列数据捕获一组不同标准时间结构。 本教程,您将发现如何使用Python开发用于时间序列数据ARIMA模型。...每一个都在模型明确指定为参数。使用ARIMA(p,d,q),其中参数替换为整数值以快速指示所使用特定ARIMA模型。...我们可以ARIMAResults  对象上使用predict()函数  进行预测。它接受时间步长索引作为参数进行预测。这些索引与用于进行预测训练数据集开始有关。...执行此滚动预测一种粗略方法是收到每个新观测值后重新创建ARIMA模型。 我们手动称为历史记录列表中跟踪所有观察值,并且每次迭代都将新观察值附加到该列表。...摘要 本教程,您发现了如何为Python时间序列预测开发ARIMA模型。 具体来说,您了解到: 关于ARIMA模型,如何配置它以及模型进行假设。

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python3用ARIMA模型进行时间序列预测

本教程,您将发现如何使用Python开发用于时间序列数据ARIMA模型。 完成本教程后,您将知道 关于ARIMA模型使用参数和模型所作假设。...使用ARIMA(p,d,q),其中参数替换为整数值以快速指示所使用特定ARIMA模型ARIMA模型参数定义如下: p:模型包括滞后观测值数量,也称为滞后阶数。...我们可以ARIMAResults 对象上使用predict()函数 进行预测。它接受时间步长索引作为参数进行预测。这些索引与用于进行预测训练数据集开始有关。...执行此滚动预测一种粗略方法是收到每个新观测值后重新创建ARIMA模型。 我们手动称为历史记录列表中跟踪所有观察值,并且每次迭代都将新观察值附加到该列表。...摘要 本教程,您发现了如何为Python时间序列预测开发ARIMA模型。 具体来说,您了解到: 关于ARIMA模型,如何配置它以及模型进行假设。

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Pandas 高级教程——高级时间序列分析

本篇博客,我们深入介绍 Pandas 高级时间序列分析技术,并通过实例演示如何应用这些功能。 1. 安装 Pandas 确保你已经安装了 Pandas。...导入 Pandas 库 使用 Pandas 进行高级时间序列分析之前,导入 Pandas 库: import pandas as pd 3....设置时间索引 日期列设置为时间索引: # 设置时间索引 time_series_data.set_index('date', inplace=True) 5....时间序列模型 from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA # 拟合 ARIMA 模型 model = ARIMA(time_series_data['value...总结 通过学习以上 Pandas 高级时间序列分析技术,你可以更灵活地处理和分析时间序列数据。这些方法包括重采样、移动窗口操作、滞后和超前、季节性分解、自相关和偏自相关分析以及时间序列模型拟合。

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PythonARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型时间序列预测

p=12272 ---- 使用ARIMA模型,您可以使用序列过去值预测时间序列。...因此,我们情况下,如果P值> 0.05,我们继续寻找差分阶数。...中间表是系数表,其中“ coef”下值是相应项权重。 请注意,这里MA2项系数接近零 。理想情况下,各个X值应小于0.05。 因此,让我们没有MA2术语情况下重建模型。...也就是说,模型被训练到上一个值进行下一个预测。 因此,我们似乎有一个不错ARIMA模型。但是那是最好吗? 目前不能这么说,因为我们还没有真正预测未来数据,而是预测与实际数据进行了比较。...10.如何使用交叉验证手动找到最佳ARIMA模型 “交叉验证”,可以预测将来数据。然后,您将预测值与实际值进行比较。

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PythonARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型时间序列预测|附代码数据

使用ARIMA模型,您可以使用序列过去值预测时间序列 本文中,我们从头开始构建了一个最佳ARIMA模型,并将其扩展到Seasonal ARIMA(SARIMA)和SARIMAX模型。...中间表是系数表,其中“ coef”下值是相应项权重。 请注意,这里MA2项系数接近零 。理想情况下,各个X值应小于0.05。 因此,让我们没有MA2情况下重建模型。...也就是说,模型被训练到上一个值进行下一个预测。 因此,我们似乎有一个不错ARIMA模型。但是那是最好吗? 目前不能这么说,因为我们还没有真正预测未来数据,而是预测与实际数据进行了比较。...如何使用交叉验证手动找到最佳ARIMA模型 “交叉验证”,可以预测将来数据。然后,您将预测值与实际值进行比较。...为此,你需要接下来24个月季节性指数值。 SARIMAX预测 本文选自《PythonARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型时间序列预测》。

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PythonARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型时间序列预测

p=12272 ---- 使用ARIMA模型,您可以使用序列过去值预测时间序列。...因此,我们情况下,如果P值> 0.05,我们继续寻找差分顺序。...因此,让我们没有MA2术语情况下重建模型。...也就是说,模型被训练到上一个值进行下一个预测。  因此,我们似乎有一个不错ARIMA模型。但是那是最好吗? 目前不能这么说,因为我们还没有真正预测未来,而是预测与实际绩效进行了比较。...因此,你可以将其用作模板,并将任何变量插入代码。季节性指数是一个很好外生变量,因为它每个频率周期都会重复一次,在这种情况下为12个月。 因此,你始终知道季节性指数将对未来预测保持何种价值。

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PythonARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型时间序列预测|附代码数据

ADF检验零假设是时间序列是非平稳。因此,如果检验p值小于显着性水平(0.05),则拒绝原假设,并推断时间序列确实是平稳。因此,我们情况下,如果P值> 0.05,我们继续寻找差分阶数。...中间表是系数表,其中“ coef”下值是相应项权重。请注意,这里MA2项系数接近零 。理想情况下,各个X值应小于0.05。因此,让我们没有MA2情况下重建模型。...也就是说,模型被训练到上一个值进行下一个预测。因此,我们似乎有一个不错ARIMA模型。但是那是最好吗?目前不能这么说,因为我们还没有真正预测未来数据,而是预测与实际数据进行了比较。...如何使用交叉验证手动找到最佳ARIMA模型“交叉验证”,可以预测将来数据。然后,您将预测值与实际值进行比较。...执行此操作时,我会关注模型摘要AR和MA项P值。它们应尽可能接近零,理想情况下应小于0.05。

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干货 | 魔镜魔镜告诉我,数字货币未来价格可以预测吗?

使用这种方法,我们可以根据历史数据预测未来价值。这种方法大多数情况下可行,但是如果这个时间序列更加随机化呢?如果一个时间序列主要是基于当前事件推测,而不是具有一定内在模式呢?...稍后,我们更多地讨论使用格兰杰因果检验来确定一个「协关系对」。 因素2:很明显,法律因素或其他足以影响游戏规则技术手段也影响数字货币价格。...通过所提供列表和 Pytrend API,我们获得了七个不同关键词搜索频率数据。稍后章节详细介绍这些术语。 因素3:公众认知也是另一重要影响因素。... GitHub(http://t.cn/RHkejZB)上可以看到一个完整 EDA,接下来,我介绍一个预测硬币未来价格模型统计方法。 如何建立模型本节,我们深入探讨方法论。...事实证明,设定 0.05 门槛,所有 12 种硬币历史价格都不会通过定态测试,在这种情况下,我们要对时间时间序列定态化和重新进行测试。

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Point-LIO:鲁棒高带宽激光惯性里程计

顺序采样LiDAR点和IMU数据都用于各自时间更新状态,从而得到极高频率(4-8 kHz)里程计输出: 对于接收到每个LiDAR点,搜索地图对应平面 (为了允许新注册点同时实现快速平面对应搜索...4 实验 主要评估三方面: 去除运动畸变 高频率、高带宽里程计 饱和IMU情况下状态估计 4.1 实现细节 使用C++和ROS实现: EKF是基于作者在先前工作开发IKFoM工具箱(https:...为了满足这一实际限制,Point-LIO根据它们各自时间对接收到包含所有LiDAR点和IMU数据进行排序。然后,排序后数据逐个逐点处理-LIO。...在所有评估Point-LIO与最先进基于帧里程计FAST-LIO2进行了比较: FAST-LIO2所有结果都是使用开源FAST-LIO2及其默认参数值 (基本上也是上面的参数值) 得到...,而没有应用有色随机模型

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经济学:动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)、ARIMA、TVP预测原油时间序列价格|附代码数据

简要地提供了经济学中使用模型平均和贝叶斯方法论据,使用了动态模型平均法(DMA),并与ARIMA、TVP等方法进行比较简介希望对经济和金融领域从业人员和研究人员有用。...尽管大多数变量可能并不重要,但研究者通常不知道哪些变量应该被剔除。当然,到某种程度上仍然可以使用常规方法。但由于缺乏足够信息,通常无法对参数进行精确估计。...market_stress代表Google Trends "市场压力"。这些数据也是以月度为频率。它们涵盖了2004年1月至2016年12月这段时间,因为谷歌趋势没有涵盖更早时期。...因此,似乎没有必要对时间序列进行重新标准化。DMA估计,采取initvar=1似乎也足够了。 ...确切数值不同,但图形时间上遵循路径或多或少是相同。这意味着给定解释变量作用递增,对遗忘因素设置不同值是稳健

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数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01

Period/PeriodIndex使用频率并不高,因此将不进行讲解,而只涉及时间序列、时间差序列和日期偏置相关内容。...我们可以时间序列数据定义为不同时间间隔获得并按时间顺序排列数据点集合 3.2 pythondatetime模块 datetime模块,主要掌握:datetime.date(), datetime.datetime...,将会转换为pandasDatetimeIndex 输出为: 时间格式转换 极少数情况,时间格式不满足转换时,可以强制使用format进行匹配: temp = pd.to_datetime...:时间数值正则化到午夜时间(这里最后就直接变成0:00:00,并不是10:10:00) # name:索引对象名称 # closed:默认为None情况下,左闭右闭,left则左闭右开,right...时间切片和索引 一般而言,时间序列作为索引使用。如果想要选出某个子时间序列,第一类方法是利用dt对象和布尔条件联合使用,另一种方式是利用切片,后者常用于连续时间

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PythonARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型时间序列预测|附代码数据

使用ARIMA模型,您可以使用序列过去值预测时间序列 本文中,我们从头开始构建了一个最佳ARIMA模型,并将其扩展到Seasonal ARIMA(SARIMA)和SARIMAX模型。...因此,我们情况下,如果P值> 0.05,我们继续寻找差分阶数。...中间表是系数表,其中“ coef”下值是相应项权重。 请注意,这里MA2项系数接近零 。理想情况下,各个X值应小于0.05。 因此,让我们没有MA2情况下重建模型。...也就是说,模型被训练到上一个值进行下一个预测。 因此,我们似乎有一个不错ARIMA模型。但是那是最好吗? 目前不能这么说,因为我们还没有真正预测未来数据,而是预测与实际数据进行了比较。...因此,你可以将其用作模板,并将任何变量插入代码。季节性指数是一个很好外生变量,因为它每个频率周期都会重复一次,在这种情况下为12个月。 因此,你始终知道季节性指数将对未来预测保持何种价值。

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R语言使用HAR-RV预测实际波动率Realized Volatility案例

p=3832 ---- 在建议用于预测已实现波动率模型,CorsiHAR-RV性能和简便性方面均脱颖而出。 “ HAR-RV”代表已实现波动性异质自回归模型,并且基于所谓“异质市场假说”。...在这种情况下,RV是给定频率下日内收益平方和平方根。 b_0,b_1,b_2和b_3是要找到回归参数。...如您所见,该模型基本上是一个简单回归模型,但是它在性能方面与更复杂模型(例如ARFIMA)进行了比较。...实际上,HAR-RV能够对有关RV主要程式化事实进行建模,例如自相关和长记忆效应(尽管模型本身不是长记忆模型,它利用了AR(1)简单总和发现这一优势。进程可能显示为长存储进程)。...VaR比较 6.R语言多元COPULA GARCH 模型时间序列预测 7.R语言基于ARMA-GARCH过程VAR拟合和预测 8.matlab预测ARMA-GARCH 条件均值和方差模型 9.R语言对

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时间序列重采样和pandasresample方法介绍

本文中,我们深入研究Pandas重新采样关键问题。 为什么重采样很重要? 时间序列数据到达时通常带有可能与所需分析间隔不匹配时间。...创建时间序列可视化时,通常需要以不同频率显示数据。重新采样够调整绘图中细节水平。 许多机器学习模型都需要具有一致时间间隔数据。在为模型训练准备时间序列数据时,重采样是必不可少。...重采样过程 重采样过程通常包括以下步骤: 首先选择要重新采样时间序列数据。该数据可以采用各种格式,包括数值、文本或分类数据。 确定您希望重新采样数据频率。...1、指定列名 默认情况下,Pandasresample()方法使用Dataframe或Series索引,这些索引应该是时间类型。但是,如果希望基于特定列重新采样,则可以使用on参数。...3、输出结果控制 label参数可以重采样期间控制输出结果标签。默认情况下,一些频率使用组内右边界作为输出标签,而其他频率使用左边界。

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如何通过查询实施数据解放?

当需要在每个轮询间隔加载张表时,以及进行增量更新之前,都需要执行批量加载。 批量加载成本很高,因为它需要从数据存储获取整个数据集。...◆ 增量时间加载 使用增量时间加载,可以查询并加载自上一个查询结果最大时间以来所有数据。这种方法使用数据集中一个 updated_at 列或字段来跟踪记录最后一次修改时间。...例如,用户可以根据特定字段过滤业务伙伴数据,然后每个合作伙伴数据发送到自己事件流。 ◆ 增量更新 任何增量更新第一步都是确保数据集中记录有必需时间或自增 ID。...如果这些字段无法添加到数据集中,那么基于查询模式就无法使用增量更新。 第二步是确定轮询频率和更新时延。较高更新频率可以为下游系统带来较低数据更新时延,但是这会给数据存储造成比较大总负载开销。...使用只读副本可以减轻此问题,但会带来额外财务成本和系统复杂性。 ◆ 数据变更导致查询性能变化 查询和返回数据量取决于对底层数据所做变更。最坏情况下,每次都会更改整个数据集。

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时间序列预测全攻略(附带Python代码)

我们要注意两点: 跟数值索引不一样,结束索引在这儿是被包含。...平滑是指采取滚动估计,即考虑过去几个实例。有各种方法可以解决这些问题,但我主要讨论以下两个。 移动平均数 在这个方法,根据时间序列频率采用“K”连续值平均数。...所以在运行时候,它没有先前值参与。 消除趋势和季节性 之前讨论来了简单趋势减少技术不能在所有情况下使用,特别是高季节性情况下。让我们谈论一下两种消除趋势和季节性方法。...在这种情况下,我们需要使用一些统计模型ARIMA(差分自回归移动平均模型)来预测数据。 让我给你简要介绍一下ARIMA,我不会介绍技术细节,但如果你希望更有效地应用它们,你应该理解这些概念细节。...这是因为我们第一个月份取为滞后值,一月前面没有可以减去元素。差分转换为对数尺度方法是这些差值连续地添加到基本值。一个简单方法就是首先确定索引累计总和,然后将其添加到基本值。

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