金融时间序列

金融时间序列学习资料下载-PPT详解

金融时间序列在金融建模中具有重要意义，尤其是在证券、商品和期货分析与预测中发挥关键作用。附件包含两份内容丰富、质量优秀的PPT讲义，希望能为您提供帮助与启发。

Matlab 2 2024-07-19

R语言金融时间序列分析工具FinTS包详解

R语言的FinTS（Financial Time Series）包专注于金融时间序列分析，提供多种功能和方法，适用于金融学、经济学和统计学领域。该工具包支持数据处理、描述性统计、趋势和季节性分析、模型拟合、滤波与平滑、arch效应检验、异常检测、模拟与仿真、金融指标计算以及可视化等任务，为用户提供全面的数据分析和模型构建支持。使用FinTS包，可以深入理解金融市场的波动性和时间序列的统计特性。

算法与数据结构 2 2024-07-21

支持向量机在金融时间序列预测中的应用

支持向量机, 一种基于统计学的新型机器学习和数据挖掘技术, 遵循结构风险最小化原则。金融时间序列数据通常具有非平稳性、复杂性、非线性以及噪声干扰, 传统预测方法难以取得令人满意的效果。本研究提出一种基于支持向量机的金融时间序列预测方法, 并将其应用于上证180指数预测。实验结果表明, 支持向量机方法能够有效地建模动态金融时间序列, 并取得良好的预测效果。

数据挖掘 6 2024-05-12

R语言时间序列分析

利用全国卷烟销量数据，采用R语言进行时间序列分析。分别构建ARIMA季节时间序列模型、Holtwinters指数平滑模型，并评估模型准确性。提供完整R代码和数据集。

算法与数据结构 4 2024-05-13

resampleX - 重采样时间序列

resampleX 可重采样时间序列数据，以更改其采样率。它通过使用指定的重采样间隔 alpha 来执行此操作。例如，要将每秒采样 1000 次的数据转换为每秒 1100 次，请使用 alpha = 1000/1100。resampleX 与 MATLAB 的“resample”函数类似，但速度通常更快。

Matlab 2 2024-05-20

时间序列分析预测法

时间序列分析预测法分为三类： 平滑预测法：采用移动平均和指数平滑方法，平滑原始数据趋势线。 趋势外推预测法：利用历史数据拟合趋势函数，预测未来趋势。 平稳时间序列预测法：估计模型参数，根据历史数据预测未来值。

算法与数据结构 4 2024-05-24

Matlab时间序列分析代码

时间序列数据分析的Matlab实现代码。

Matlab 1 2024-07-27

df2fts_: 从彭博获取数据并存储为金融时间序列对象 - MATLAB 开发

接受包含空格的安全代码（字符串），从彭博获取数据、计算表达式，并将结果存储为时间序列对象，可用于 FTSGUI 和 CHARTFTS。

Matlab 6 2024-04-30

时间序列表示方法比较

李俊奎和王元珍总结了各种典型的时间序列表示方法，从多个角度分析其特点。该研究有助于理解时间序列表示的进展和应用。

数据挖掘 2 2024-05-20

MATLAB时间序列预测方法概述

MATLAB中的经典时间序列预测方法包括自回归（AR）、移动平均线（MA）、自回归移动平均线（ARIMA）等多种技术。这些方法已经在各行业展示出色的分类和预测能力。在探索更高级的机器学习方法之前，建议首先熟悉这些经典技术，确保数据准备充分且方法正确。详细介绍了每种方法的实现步骤和使用提示，是入门时间序列预测的理想起点。

Matlab 0 2024-08-23