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。
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
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
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。
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