当使用LSTM进行时间序列预测时，人们容易陷入一个常见的陷阱。为了解释这个问题，我们需要先回顾一下回归器和预测器是如何工作的。...预测算法是这样处理时间序列的: 一个回归问题是这样的: 因为LSTM是一个回归量，我们需要把时间序列转换成一个回归问题。...有许多方法可以做到这一点，一般使用窗口和多步的方法，但是在使用过程中会一个常见错误。 在窗口方法中，时间序列与每个时间步长的先前值相耦合，作为称为窗口的虚拟特征。...这里我们有一个大小为3的窗口: 下面的函数从单个时间序列创建一个Window方法数据集。...它需要时间序列、训练大小和样本数量。
考核内容: Generator函数的特点 题发散度: ★★★ 试题难度: ★★ 解题思路: Generator 函数是 ES6 提供的一种异步编程解决方案 形式上，Generator 函数是一个普通函数...一是，function关键字与函数名之间有一个星号；二是，函数体内部使用yield表达式，定义不同的内部状态 。 Generator 函数的调用方法与普通函数一样，也是在函数名后面加上一对圆括号。...换言之，Generator 函数是分段执行的，yield表达式是暂停执行的标记，而next方法可以恢复执行。 例如： ? 上面代码一共调用了四次next方法。...value属性表示当前的内部状态的值，是yield表达式后面那个表达式的值；done属性是一个布尔值，表示是否遍历结束。...可见使函数暂停执行的关键字是yield，不是return；return语句是使函数停止执行并退出。 答案： D、使用return语句使Generator函数暂停执行，直到next方法的调用
问题还原 《算法导论》9.2：快速选择 时间复杂度是o（n）, 这个认识不对呀，快速排序时间复杂度o（nlogn）都记忆多少次了 敲黑板：吃土记：之前理解时间复杂度计算方式是错误的。...堆排序中建堆过程的时间复杂度O(n) 快速选择 时间复杂度是o（n） 每日一题：堆排序中建堆过程的时间复杂度是 查缺补漏 时间复杂度 定义： 若有某个辅助函数f(n)， 使得当n趋近于无穷大时， 敲黑板...T(n)/f(n)的极限值为不等于零的常数， 则称f(n)是T(n)的同数量级函数。...O(n) 其实，建堆的整个过程中一个节点的比较次数是与它的高度k成正比的， 所以，我们可以得出 第h层的元素有1个，它最多需要比较(h-1)次； 第(h-1)层有2个元素，它们最多比较(h-2)次； 第...如何在O(n)的时间复杂度内查找一个无序数组中的第K个大元素 ** 如何在O(n)的时间复杂度内查找一个无序数组中的第K个大元素？
origin=wechat 甲骨文计划从 Java 中剔除序列化功能，因其在安全方面一直是一个棘手的问题。...Java 序列化也称为 Java 对象序列化，该功能用于将对象编码为字节流...Oracle 的 Java 平台小组的首席架构师 Mark Reinhold 说：“删除序列化是一个长期目标，并且是 Project...为了替换当前的序列化技术，一旦记录，会在平台中放置一个小的序列化框架，支持 Java 版本的数据类。...但 Reinhold 还不能确定哪个版本的 Java 将具有记录功能。 序列化在 1997 年是一个“可怕的错误”，Reinhold 说。...他估计至少有三分之一甚至是一半的 Java 漏洞涉及序列化。序列化总体而言存在巨大安全风险，但Reinhold表示其在简单用例当中的出色易用性仍具有一定吸引力。
甲骨文计划从 Java 中去除序列化功能，因其在安全方面一直是一个棘手的问题。 ...Java 序列化也称为 Java 对象序列化，该功能用于将对象编码为字节流…Oracle 的 Java 平台小组的首席架构师 Mark Reinhold 说：“删除序列化是一个长期目标，并且是 Project...为了替换当前的序列化技术，一旦记录，会在平台中放置一个小的序列化框架，支持 Java 版本的数据类。...该框架可以支持记录图形，开发人员可以插入他们选择的序列化引擎，支持 JSON 或 XML 等格式，从而以安全的方式序列化记录。 但 Reinhold 还不能确定哪个版本的 Java 将具有记录功能。...序列化在 1997 年是一个“可怕的错误”，Reinhold 说。 他估计至少有三分之一甚至是一半的 Java 漏洞涉及序列化，序列化总体上是脆弱的，但具有在简单用例中易于使用的特性。
TimeGPT TimeGPT [1] 是时间序列预测的第一个基础模型，其特点是能够在不同领域之间进行泛化。它可以在训练阶段之外的数据集上产生精确的预测。...通过上面的介绍，我们可以看到，TimeGPT把最复杂的部分留给了我们，填充缺失值（包括保证时间序列的连续性）是最麻烦的事情。...TimeGPT的零样本学习能力并没有打败我们的微调模型，并且这个模型是23年4月发布的，到现在已经有将近1年的时间了。 总结 在本文中，我们探讨了时间序列预测的最新创新之一——基础模型的发展。...因为目前来看无论是lightgbm还是xgboost，都是目前时间序列预测的sota：这点可以从时间序列发布的论文中看到，所有论文的结果展示没有和它们进行对比的，而对比对象的都是一些前辈（transformer...虽然其他领域，如计算机视觉和NLP，基础模型已经获得越来越多的关注并且可以说是成功了，但时间序列预测这个领域还有是有很大的研究前景的。
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。...sample_tdataraw=read.table("E:\\AA_trades.txt",header=F,skip = 1,stringsAsFactors=FALSE) 其中读取时要注意跳过第一行，列名和列数不符的错误
预测是这篇博文的主题。在这篇文章中，我们将介绍流行的ARIMA预测模型，以预测股票的收益，并演示使用R编程的ARIMA建模的逐步过程。 时间序列中的预测模型是什么？...使用的一些时间序列预测技术包括： 自回归模型（AR） 移动平均模型（MA） 季节回归模型 分布滞后模型 什么是自回归移动平均模型（ARIMA）？...我们将按照下面列举的步骤来构建我们的模型。 第1步：测试和确保平稳性 要使用Box-Jenkins方法对时间序列进行建模，该系列必须是平稳的。...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
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。...生成数据 R语言快速入门：数据结构+生成数据+数据引用+读取外部数据 向量 Vector : c() 矩阵 Matrix: matrix() 数据框 DataFrame: data.frame() 时间序列...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》...去重与找重 去重，是把向量中重复的元素过滤掉。找重，是把向量中重复的元素找出来。
数据处理 #转成时间序列类型 x = rnorm(2) charvec = c(“2010-01-01”,”2010-02-01”) zoo(x,as.Date(charvec)) #包zoo 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...(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...zoo会报错 xts按照升序排列 timeSeries把重复部分放置在尾部； #行合并和列合并 #都是按照列名进行合并，列名不同的部分用NA代替 cbind() rbind() merge() 列合并...#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
，想要重现当年的辉煌是一件非常难得事情，为什么联发科作从当前的市场霸主地位变成了实实在在的落后者。...中国对于智能手机功能起到了非常大的推进作用，从现在全球的智能手机分布占比就能看出端倪，全球一半以上的智能手机是中国制造，如果联发科能紧密的配合国内厂家的手机芯片功能，不至于让高通公司打败的如此彻底，为了自家的芯片在国内能够得到大力的推广普及...，高通公司通过在魅族手机上做突破口，结果很快就把联发科在魅族积攒的那点人气很快就给冲垮了，表现上是高通公司做了一些小动作，但本质上讲高通公司已经准确的把握住了智能手机的发展趋势，所以在芯片的研发方向做的更加准确...一直长期投入研发力量不至于被高通抢到了先机，已经认识到问题严重性的联发科已经在默默在5G芯片上发力，毕竟联发科芯片研发基础还是在的，所以讲5G时代由于市场差异化联发科未必不能发展一下，但是由于技术和市场相对比最大的竞争对手高通差距还是非常大...，想要翻盘机会还是比较渺茫。
p=20015 最近我们被客户要求撰写关于金融时间序列的研究报告，包括一些图形和统计输出。...本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型，特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型 均值模型 本节探讨条件均值模型。 iid模型 我们从简单的iid模型开始。...", ylab = "误差" 单变量ARMA模型 对数收益率xt上的ARMA（p，q）模型是 其中wt是均值为零且方差为σ2的白噪声序列。...模型的参数是系数ϕi，θi和噪声方差σ2。 请注意，ARIMA（p，d，q）模型是时间差分为d阶的ARMA（p，q）模型。...（p，q）模型是 其中wt是具有零均值和协方差矩阵Σw的白噪声序列。
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。...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。...library(xts) 考虑我们的可扩展时间序列的以下数据 date time price 现在我们准备定义 xts 对象。...plot R 有一个方便的函数来 autofit() 拟合ARIMA 模型的参数。 现在寻找最好的 ARIMA 模型了。 autoarma 时间序列模型的一项重要功能是预测。
图中还有一条红色的水平线虚线，是这10年的股价平均值等于7.14元。这10年间，平安银行股价起起落落，每次上涨都会持续一段时间，那么在我们可以上涨中段追入买进，在大幅下跌之前卖出，就是追涨杀跌法。...中线追涨：某只股票的股价已经上涨了一段时间，走势很强，底部上涨已经有30%或更多，这个时追进去买入，期待后势持续上涨，是中线追涨。...杀跌也有讲究，不是一跌就杀，震荡、洗盘是很常见的，问题在于正确地区别震仓与出货是很难的，所以很多人是硬性止损，即预先设定价位或百分比，到这个位置就坚决出局，不管它是震仓还是庄家出货。...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。...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
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...HSI <-read.table('HSI.txt') # 或者从硬盘中读取恒生指数日价格数据 HSI <-as.xts(HSI) # 将数据格式转化为xts格式 compute return...rtd.HSI <-diff(log(ptd.HSI))*100 # 计算日对数收益 rtd.HSI <-rtd.HSI[-1,] # 删除一期缺失值 plot(rtd.HSI) # 画出日收益序列的时序图...rtm.HSI <-diff(log(ptm.HSI))*100 # 计算月对数收益 rtm.HSI <-rtm.HSI[-1,] # 删除一期缺失值 plot(rtm.HSI) # 画出月收益序列的时序图...'] rv <- sqrt(aggregate(rtd.HSI.2013^2,by=substr(index(rtd.HSI.2013), 1, 7), sum)) predVol <-round(rbind
什么是quantmod quantmod就是提供给宽客们使用的专业模块，Quantmod本身提供强大的数据接入能力，默认是雅虎财经的数据源，此外quantmod还以绘制专业的行情分析图表以及各种技术指标计算等功能著称...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。...原理 分析底层数据结构后，我们知道quantmod包读取后的数据格式是 xts 和 zoo，我们只需要将csv文件按一定的格式读取到内存后再进行相应变换，quantmod强大的分析和作图能力就可以为我们所用...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。
ggfortify 已经可以在 CRAN 上下载得到，但是由于最近很多的功能都还在快速增加，因此还是推荐大家从 Github 上下载和安装。...，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。...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(
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。...高度可配置的轴和系列显示（包括可选的第二个Y轴）。 丰富的交互式功能，包括 缩放/平移 和系列/点 高亮显示。 显示 序列周围的上/下条（例如，预测间隔）。...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。...这是一个时间序列分析之指数平滑法示例，它说明了阴影条，指定图标题，在x轴上绘制网格以及为系列颜色使用自定义调色板的示例： graph(predicted, main = "Predicted Lung
中线追涨：某只股票的股价已经上涨了一段时间，走势很强，底部上涨已经有30%或更多，这个时追进去买入，期待后势持续上涨，是中线追涨。...不论短线追涨还是中线追涨，我们追涨的理由和判断的标准都是一样的，“涨得好的股票说明走势很强，那么追强势股期待股票持续上涨”。...杀跌也有讲究，不是一跌就杀，震荡、洗盘是很常见的，问题在于正确地区别震仓与出货是很难的，所以很多人是硬性止损，即预先设定价位或百分比，到这个位置就坚决出局，不管它是震仓还是庄家出货。...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。...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
，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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
