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本文利用选取了沪深300的两只股票做典型研究,利用SPSS分析工具分析了单只股票时间序列的平稳性特征,并以对数收益率序列数据对......
本文根据股票收益率进行时间序列分析.首先对数据使用一阶差分处理,然后进行ARIMA模型的拟合和预测,后取对数进行了ARCH模型和GARC......
股票市场是现代经济和社会生活中必不可少的一部分。通过技术手段对股票时间序列变化趋势进行预测有较为重要的意义。在使用传统时......
预测股票涨跌情况,并提出了一种新的时间序列预测方法,该方法将时间序列预测问题转化为多类分类问题.同时在分析现有多类分类机器......
为有效预测股票数据,提高投资者的股市投资能力,降低投资风险,提出一种基于优化机器学习方法的股价时间序列预测方法。对股票序列......
样本熵是一个度量时间序列复杂度的非线性方法,被广泛的应用到各个领域。然而,研究表明熵值的大小并不总是和时间序列的复杂性相关......
计算机、网络和大数据技术在国内金融市场尤其是证券市场的应用范围越来越广,证券市场作为国民经济的晴雨表,对证券市场尤其是证券......
时间序列数据就是按时间先后顺序排列各个观测记录的数据集,广泛存在于社会、经济、技术等领域中。它不仅仅是历史事件的记录,更重要......