Liquid State Machine时间序列预测:利用储备池计算实现高效建模

与传统的神经网络模型相比,LSM通过随机连接的储备池捕获时间依赖性,并且只需训练读出层,大大降低了计算负荷。文章详细阐述了LSM的工作原理,并使用Python和ReservoirPy库实现了一个完整的时间序列预测案例。以Mackey-Glass数据集为例,展示了数据预处理、模型构建、训练和预测的完整流程。同时,通过可视化储备池神经元的激活...

如何分析期货市场的持仓量?这些分析方法有什么实际应用?

3.持仓量变化的时间序列分析通过对持仓量进行时间序列分析,投资者可以观察到持仓量的长期变化趋势。这种分析方法有助于识别市场的周期性波动和潜在的转折点。例如,如果某一期货合约的持仓量在连续几个月内持续增加,随后突然大幅减少,这可能表明市场即将发生重大变化。投资者可以根据这一信息调整自己的交易策略。4....

如何分析期权市场的持仓量变化?这种分析对市场了解有何帮助?

1.时间序列分析:通过观察持仓量的时间序列数据,可以识别出持仓量的趋势和周期性变化。例如,持仓量在某一时间段内持续增加,可能预示着市场看涨情绪的增强;反之,持仓量的持续下降则可能暗示市场看跌情绪的升温。2.对比分析:将不同合约的持仓量进行对比,可以发现市场中的热点和冷门合约。通常,持仓量较大的合约往往受到...

Adtributor 归因在指标异动分析上的应用探索

Adtributor算法是微软研究院于2014年提出的一种多维时间序列异常根因分析方法,在多维度复杂根因的场景下具有良好的可靠性。算法完整过程包括数据预处理、异常检测、根因分析和仿真可视化4个步骤,我们主要借鉴了根因分析环节的方法,该环节使用惊奇性和解释力对指标实际值和预测值之间的差异进行解释。1.解释...

BI分析实操案例分享:零售企业如何用BI工具对销售数据进行分析?

值得一提的是，FineBI是一款功能强大的国产商业智能工具，它可以完美适配多样化的复杂数据可视化场景，从揭示数据分布的细节，到追踪时间序列的波动，再到呈现地理信息的可视化，FineBI均能呈献专业而高效的处理方式。同时，FineBI门槛较低，无需深厚的编程基础即可上手。现在，让我们把视线转向实际的案例，看看BI分析...

精品案例 | 中国女排国际竞争力现况及国内选才建队思路分析

本案例为狗熊会精品案例库收录(www.e993.com)2024年11月9日。狗熊会精品案例库为狗熊会核心商业产品,目前收录了超过100个案例,包括探索性数据分析、回归分析、机器学习、文本分析、时间序列分析等模块,涉及电商、金融、餐饮等行业。狠戳阅读原文,查看狗熊会精品案例库。狗熊会精品案例库面向机构收费授权开放,有意洽谈者,请加熊二微信clubear2详细沟通...

经济统计学专业中的金融统计分析课程如何结合金融市场实际?

课程首先会介绍金融统计分析的基本概念、原理和方法，如统计指标、概率论基础、时间序列分析等。这些理论知识是后续学习和实践的基石。通过生动的案例讲解和直观的图表展示，学生即使没有金融背景，也能快速理解并掌握这些核心概念。2.专业技能培养随着课程的深入，学生会接触到更多专业技能的培养，如使用统计软件进行...

如何利用走势图进行市场分析

在汽车行业中,市场分析是一项至关重要的活动,它帮助企业洞察市场动态,预测趋势,并据此制定战略。利用走势图进行市场分析是一种高效的方法,它通过图表的形式直观地展示数据变化,帮助分析者快速把握市场脉络。理解走势图的基础走势图通常包括时间序列数据,如月度销售量、季度市场份额等。这些数据通过线图、柱状图或饼图...

【十二大分析模型】智能事件分析图表全解析:图表全场景深度应用

折线图的使用场景1:时间序列分析折线图常用于展示随时间变化的数据趋势。可以利用折线图来展示产品每月或每季度的销售量变化,了解整体销售趋势。同时,也可以聚合时间维度,利用折线图找到多数用户购买商品的具体小时/日/周,从而识别销售高峰或低谷的时间段。

贝叶斯方法如何帮助比较案例研究?| 研究

这些方法可以分为三类:(1)匹配或重新加权方法,例如最佳子集、正则化权重以及面板匹配;(2)显式结果建模方法,例如贝叶斯结构时间序列模型、潜在因子模型(LFMs)以及矩阵补全方法;以及(3)双重稳健方法,例如增强型合成控制法和合成差异法(DiD)。然而,现有方法尚未完全解决推断和预测挑战。合成控制法使用安慰剂测试作为推断...