股票时间序列指什么的，股票池设置中的时间序列参数是什么意思
来源：整理 编辑：双城财经 2024-02-05 17:34:56
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1，股票池设置中的时间序列参数是什么意思
左键-参数设定鼠标放在要改的参数上面,左键-设定基本就这两种
2，什么是时间序列它的两个构成要素是什么
时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排列而形成的序列。构成要素：要素一：时间t。要素二：指标数值。时间序列数据本质上反映的是某个或者某些随机变量随时间不断变化的趋势，而时间序列预测方法的核心就是从数据中挖掘出这种规律，并利用其对将来的数据做出估计。编制原则保证序列中各期指标数值的可比性：（一）时期长短最好一致；（二）总体范围应该一致；（三）指标的经济内容应该统一；（四）计算方法应该统一；（五）计算价格和计量单位可比。
3，请教stata 如何定义时间序列 股票交
reg y x1 x2 x3predict e,r就可以生成变量命为e的残差
4，什么是时期序列和时点序列
1、时期序列：指由同一现象若干不同时期的时期指标按时间顺序排列所形成的时间序列。2、时点序列：指同一现象在不同时点上的时点指标按时间顺序排列所形成的时间序列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数以时间序列的形式给出。根据观察时间的不同，时间序列中的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。扩展资料：相关作用1、可以反映社会经济现象的发展变化过程，描述现象的发展状态和结果。2、可以研究社会经济现象的发展趋势和发展速度。3、可以探索现象发展变化的规律，对某些社会经济现象进行预测。4、利用时间序列可以在不同地区或国家之间进行对比分析，这也是统计分析的重要方法之一。
5，金融时间序列数据是什么
怎么给你说呢，学术化的定义很多，通俗点的例子，某只股票一段时期的价格数据按既定的时间顺序排列就可以称之为一种金融时间序列数据。你是问液晶显示器屏的面板吗？如果是，那就看厂家质保年限了.只要正常使用面板自身原因损坏，就可以免费质保。一般情况下面板只要不坏就没有时间限制。就是时间长了，如lcd屏就可能出现灯管正常老化等现象！希望能帮到你！
6，什么是时间序列
时间序列构成要素有四种，它们是趋势（T）、季节变动（S）、周期性或循环波动（C）和不规则波动（I）。趋势也称为长期趋势，是指时间序列在长时期内呈现出来的某种持续向上或持续下降的变动。它是由某种固定性的因素作用于序列而形成的。它可以是线性的，也可以是非线性的。季节变动是指时间序列在一年内重复出现的周期性波动。循环波动或周期性波动是指时间序列中呈现出来的围绕长期趋势的一种波浪形或振荡式变动。它不同于趋势变动，不是朝着单一的方向持续运动，也不同于季节变动，季节变动有比较固定的规律，且变动周期为一年，而循环波动则无固定的规律，变动周期多为一年以上，且周期长短不一。周期性通常是由于经济环境的变化而引起的。随机性或不规则波动是由于一些偶然性的因素产生的。
7，如何确定股指期货时间序列对股票指数时间序列影响的滞后性
应该要纠正你的观念，股指期货和期权，对应股票指数有的不是滞后性而是前瞻性。你要想股指期货是哪些资金在运作的就应该明白。好吧我直接说吧，在运作股指期货的基本都是大资金以及技术高手。多以基金和游资大鳄为主。他们的消息嗅觉是最灵敏的，往往股票市场一片平静，他们已经闻到了不一样的味道，然后在高杠杆的股指期货市场做出提前反应，从而获取暴利。目前国内的股指期货被限制开仓，参考意义已经没有之前的大了，你要看股指期货对A股指数的波动时间关系，建议你去看新加坡的A50期指，买卖的标的就是上证A股指数。国外和国内的大资金都在那里操作。
8，经济时间序列是什么
事物的发展变化趋势会延续到未来，反映在随机过程理论中就是时间序列的平稳性或准平稳性。投入产出法，作为一种科学的方法来说，是研究经济体系（国民经济、长期趋势（ t ）现象在较长时期内受某种根本性因素作用而形成的总的变动趋势.比如gdp总量长期看来具有上升趋势.季节变动（ s ）现象在一年内随着季节的变化而发生的有规律的周期性变动.比如夏装的价格,春夏较高,秋冬较低.循环变动（ c ）现象以若干年为周期所呈现出的波浪起伏形态的有规律的变动.比如我们常说的经济周期,5年或者10年一个循环.不规则变动（i ）是一种无规律可循的变动,包括严格的随机变动和不规则的突发性影响很大的变动两种类型.比如股票的价格波动.
9，时间序列在股市有哪些应用
时间序列分析在股票市场中的应用 摘要 在现代金融浪潮的推动下,越来越多的人加入到股市,进行投资行为,以期得到丰厚的回报,这极大促进了股票市场的繁荣。而在这种投资行为的背后,越来越多的投资者逐渐意识到股市预测的重要性。 所谓股票预测是指:根据股票现在行情的发展情况地对未来股市发展方向以及涨跌程度的预测行为。这种预测行为只是基于假定的因素为既定的前提条件为基础的。但是在股票市场中,行情的变化与国家的宏观经济发展、法律法规的制定、公司的运营、股民的信心等等都有关联,因此所谓的预测难于准确预计。 时间序列分析是经济预测领域研究的重要工具之一,它描述历史数据随时间变化的规律,并用于预测经济数据。在股票市场上,时间序列预测法常用于对股票价格趋势进行预测,为投资者和股票市场管理管理方提供决策依据。
10，时间序列 HoltWinters 方法要求序列平稳吗
Why stationary?（为何要平稳？）Why weak stationary?（为何弱平稳？）Why stationary?（为何要平稳？）每一个统计学问题，我们都需要对其先做一些基本假设。如在一元线性回归中（），我们要假设：①不相关且非随机（是固定值或当做已知）②独立同分布服从正态分布（均值为0，方差恒定）。在时间序列分析中，我们考虑了很多合理且可以简化问题的假设。而其中最重要的假设就是平稳。The basic idea of stationarity is that the probability laws that govern the behavior of the process do not change over time.平稳的基本思想是：时间序列的行为并不随时间改变。正因此，我们定义了两种平稳：Strict stationarity: A time series 强平稳过程：对于所有可能的n，所有可能的,, · · · , 和所有可能的k，当,, · · ·,的联合分布与,, · · · ,相同时，我们称其强平稳。Weak stationarity: A time series ① the mean function is constant over time, and② γ(t, t ? k) = γ(0, k) for all times t and lags k.弱平稳过程：当①均值函数是常数函数且②协方差函数仅与时间差相关，我们才称其为弱平稳。此时我们转到第二个问题：Why weak stationary?（为何弱平稳？）我们先来说说两种平稳的差别：两种平稳过程并没有包含关系，即弱平稳不一定是强平稳，强平稳也不一定是弱平稳。一方面，虽然看上去强平稳的要求好像比弱平稳强，但强平稳并不一定是弱平稳，因为其矩不一定存在。例子：另一方面，弱平稳也不一定是强平稳，因为二阶矩性质并不能确定分布的性质。例子：,,互相独立。这是弱平稳却不是强平稳。知道了这些造成差别的根本原因后，我们也可以写出两者的一些联系：一阶矩和二阶矩存在时，强平稳过程是弱平稳过程。（条件可简化为二阶矩存在，因为）当联合分布服从多元正态分布时，两平稳过程等价。（多元正态分布的二阶矩可确定分布性质）而为什么用弱平稳而非强平稳，主要原因是：强平稳条件太强，无论是从理论上还是实际上。理论上，证明一个时间序列是强平稳的一般很难。正如定义所说，我们要比较，对于所有可能的n，所有可能的,, · · · , 和所有可能的k，当,, · · ·,的联合分布与,, · · · ,相同。当分布很复杂的时候，不仅很难比较所有可能性，也可能很难写出其联合分布函数。实际上，对于数据，我们也只能估算出它们均值和二阶矩，我们没法知道它们的分布。所以我们在以后的模型构建和预测上都是在用ACF，这些性质都和弱项和性质有关。而且，教我时间序列教授说过："General linear process(weak stationarity, linearity, causality) covers about 10% of the real data." ，如果考虑的是强平稳，我觉得可能连5%都没有了。对第二个问题：教授有天在审本科毕业论文，看到一个写金融的，用平稳时间序列去估计股票走势（真不知这老兄怎么想的）。当时教授就说：“金融领域很多东西之所以难以估计，就是因为其经常突变，根本就不是平稳的。”果不其然，论文最后实践阶段，对于股票选择的正确率在40%。连期望50%都不到（任意一点以后要么涨要么跌）。
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