11种经典时间序列预测方法:理论、Python实现与应用

简单指数平滑(SES)是一种基本的时间序列预测方法,它对过去的观测值赋予指数递减的权重。这种方法特别适用于没有明显趋势或季节性的数据。数学表示SES模型可以表示为:其中,s_t是t时刻的平滑值,x_t是t时刻的实际观测值,\alpha是平滑参数(0<\alpha<1)。优势计算简单,易于理解和实现对最近的观测值给予...

如何计算黄金指数的变动?这种计算方法对市场分析有何帮助?

首先,常见的黄金指数计算方法基于黄金价格的波动。通常会选取一定时间段内的黄金收盘价,并通过特定的数学公式进行处理。例如,移动平均线是一种常用的方法。它通过计算特定时间段内黄金价格的平均值,来平滑价格波动,从而更清晰地展现趋势。以5日移动平均线为例,将过去5天的黄金收盘价相加,然后除以5,得到的结果...

简单指数平滑法(Simple Exponential Smoothing Method)

计算时，公式通常为：下期预测值=平滑常数×本期实际值+（1-平滑常数）×上期预测值。例如，假设平滑常数为0.3，本期实际值为100，上期预测值为80，则下期预测值=0.3×100+(1-0.3)×80=30+56=86。简单指数平滑法在商业预测、库存管理、需求预测等领域有广泛应用，它能帮助...

市场热度有望持续,关注产品配置时机 | 量化Alpha九月观察

2.指数估值:估值分位回升▼指数估值分位走势数据来源:Wind,好买基金研究中心数据区间:2020.12.31-2024.9.309月,各个宽基指数的估值随着上涨行情皆有一定程度反弹,沪深300的估值回升幅度最为明显,来到过去10年的68%分位;中证500和中证1000的估值分位相近,截至9月末,两者的估值分别处于过往10年的43%、42%分位。

Theta方法:一种时间序列分解与预测的简化方法

我们上面演示了简单的指数平滑算法,因为Theta方法包含了2个步骤:1、分解时间序列;2、对不同的子序列应用适当的预测所以这两种方法都可以使用不同的方法进行,我们下面做一个简单的总结:分解时间序列Theta方法的分解主要是通过处理时间序列的趋势和季节性组件来实现,其核心思想是将原始序列转化为更简单的子序列,...

数据分析对于市场趋势的预测

2.2时间序列分析时间序列分析是预测市场趋势常用的方法之一(www.e993.com)2024年11月23日。时间序列数据是按时间顺序排列的数据集，我们可以通过分析序列中的趋势、季节性和周期性等特征来预测未来的趋势。常用的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。2.3预测模型与算法除了时间序列分析外，还有许多其他的预测模型和算法可供...

【视频】LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附...

将股票收盘价数据从原始数据中提取出来,进行折线图展示。从右图中,可以看出数据分布情况,大致可以分为三个阶段(分布),分别具有不同的均值和方差,这可能对最后的预测结果造成过拟合的影响。因此,按右图利用时间滑动窗口技术将数据集划分为训练集和测试集,以便尽可能减小分布差异带来的影响,当进行训练时我们也可以对数...

从三组定律,看指数级增长的故事 | 思考汇

如果范围扩大到半导体、太阳能电池板以及DNA测序这种层面,每一个都要比铅笔复杂得多,再把指数级改进引入其中的话,就可以揭示出指数技术曲线这个人造奇迹。这里我就越俎代庖,讲讲它们的故事。(1)摩尔定律:半导体就像没人知道如何制作一支铅笔一样,也没人完全了解半导体背后的复杂性。

外资最近买了多少A股?

今天A股缩量上涨,上证指数涨+0.54%,创业板指涨+0.3%,个股中位数+1.03%。数据来源:wind最近强势的半导体等科技股退潮,以及昨天暴涨的北交所,今天大跌并伴随着较高的振幅;表现较好的是家电、光伏、传媒等。虽然行业有分化,盘中指数也反复横跳,不过我能明显感觉到,市场整体还是偏强的。今天消息面不多,比较...

华泰| 联合研究:三季度业绩前瞻

9月全行业/全部非金融行业景气指数环比走平/回落,Q3整体走弱。分板块看,大金融、中游制造和TMT景气或率先企稳回升,中游材料、上游资源和可选消费是景气下行的主要拖累项。结合中观高频数据和微观盈利预测,我们总结了三季报潜在亮点的四大线索:1)海外和G端结构性加杠杆驱动的自动化、挖掘机、电网、船舶、光伏中游;2)...