。
对于时间序列分析,有两种数据格式: ts (时间序列)和 xts (可扩展时间序列)。前者不需要时间戳,可以直接从向量转换。后者非常重视日期和时间,因此只能使用日期和/或时间列来定义。我们涵盖了基本的时间序列模型,即 ARIMA、GARCH 和 VAR。
因此对于原始数据,我们可以整理成sample数据的格式,然后使用xts包先将其转换成xts格式。
“预测非常困难,特别是关于未来”。丹麦物理学家尼尔斯·波尔(Neils Bohr)
请此图是完全交互式的:当鼠标移到系列上时,将显示各个值。还可以选择要放大的图形区域(双击缩小)。
概述 和Python计算环境中的tushare包一样,在R中我们使用quantmod包接入第三方数据源,实现自定义量化分析平台的构建。 本文打算以陌陌的股票分析为背景,介绍如何通过quantmod包构
用于分析投资组合风险的最受欢迎的模型是因子模型,因为股票具有共同移动的趋势。证券的主要组成部分经常会解释很大一部分差异。由于我们主要关注构成投资组合的多种资产,因此需要对此进行说明。有些问题可能是为什么低市净率的股票要比具有较高市净率的股票好吗?在此,比率的“价格”部分仅是股价(每股),比率的“帐面”部分是“股东权益” /“流通股”,这是公司资产负债表上的项目。
包 library(zoo) #时间格式预处理 library(xts) #同上 library(timeSeires) #同上 library(urca) #进行单位根检验 library(tseries) #arma模型 library(fUnitRoots) #进行单位根检验 library(FinTS) #调用其中的自回归检验函数 library(fGarch) #GARCH模型 library(nlme) #调用其中的gls函数 library(fArma) #进行拟合和检验 基本函数 数学函数
风险价值 (VaR) 是金融风险管理中使用最广泛的市场风险度量,也被投资组合经理等从业者用来解释未来市场风险
本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据,使用了动态模型平均法(DMA),并与ARIMA、TVP等方法进行比较
作者:唐源 摘自:统计之都(微信ID CapStat) 唐源,目前就职于芝加哥一家创业公司,曾参与和创作过多个被广泛使用的 R 和 Python 开源项目,是 ggfortify,lfda,metric-learn 等包的作者,也是 xgboost,caret,pandas 等包的贡献者。(喜欢爬山和烧烤 ) ggfortify 是一个简单易用的R软件包,它可以仅仅使用一行代码来对许多受欢迎的R软件包结果进行二维可视化,这让统计学家以及数据科学家省去了许多繁琐和重复的过程,不用对结果进行任何处理就能以 g
本文作者: 唐源,目前就职于芝加哥一家创业公司,曾参与和创作过多个被广泛使用的 R 和 Python 开源项目,是 ggfortify,lfda,metric-learn 等包的作者,也是 xgboost,caret,pandas 等包的贡献者。(喜欢爬山和烧烤 ) ggfortify 是一个简单易用的R软件包,它可以仅仅使用一行代码来对许多受欢迎的R软件包结果进行二维可视化,这让统计学家以及数据科学家省去了许多繁琐和重复的过程,不用对结果进行任何处理就能以 ggplot 的风格画出好看的图,大大地提高了工
时间序列是一系列按时间顺序排列的观测数据。数据序列可以是等间隔的,具有特定频率,也可以是不规则间隔的,比如电话通话记录。
要执行此分析,我们需要资产的历史数据。数据提供者很多,有些是免费的,大多数是付费的。在本文中,我们将使用Yahoo金融网站上的数据。
在数据分析中,往往会遇到各种复杂的数据处理操作:分组、排序、过滤、转置、填充、移动、合并、分裂、去重、找重、填充等操作。这时候R语言就是一个很好的选择:R可以高效地、优雅地解决数据处理操作。(本章节为R语言入门第二部分总结篇:数据操作)
时间序列是按照时间顺序排列的一系列随时间变化而变化的数据点或观测值。时间序列可以是离散的,例如每月的销售数据,也可以是连续的,例如气温和股票价格等。时间序列常用于预测和分析未来的趋势,例如经济增长、股票走势、天气变化等。
随着疫情的变化,急性传染病数据经常会随时间变化,我们通过对每天传染病的记录,就形成了时间序列数据,周期可以是天,周,月,年。目前我们经常会用到ARIMA来预测疾病在未来的变化趋势。
pandas是Python数据分析最好用的第三方库,没有之一。——笛卡儿没说过这句话!
您将学习如何使用Prophet(在R中)解决一个常见问题:预测公司明年的每日订单。
从Engle在1982发表自回归条件异方差(ARCH)模型的论文以来,金融时间序列数据的波动性就倍受关注。同时,近几年又出现了研究股票市场的波动传递性
使用机器学习和过股票价格来预测下一个时期的价格或方向并不是什么新鲜事,它也不会产生任何有意义的预测。在这篇文章中我们将一系列资产的时间序列数据分解成一个简单的分类问题,看看机器学习模型能否更好地预测下一个周期方向。目标和策略是每天投资一项资产。其资产将是机器学习模型最有信心在下一个上升Ť+1期间股价上涨的资产。换句话说,我们对机器学习模型给出最大预测概率的资产进行投资,即给定资产明天将升值。也就是说,如果模型预测在第t天,GOOG的资产将以0.78的预测概率高于之前的收盘价,并且还预测AMZN将以0.53的概率上升,那么我们今天将投资于GOOG。我们每天只投资一项资产,该模型可以扩展到卖空、多资产购买和多周期等。
本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据,使用了动态模型平均法(DMA),并与ARIMA、TVP等方法进行比较。希望对经济和金融领域的从业人员和研究人员有用。
最近在看这本书,感觉很不错,理论,算法,实践兼顾,我只放出我感兴趣的部分章节的笔记,本章分会分步更新,关于数据导入和数据预处理就不写了,直接开始目标描述和定义预测任务。本书中英文版的都有,我共享到文章结尾处,有需要的同学可以去下载。
作者:NSS 翻译:杨金鸿 术语校对:韩海畴 全文校对:林亦霖 本文约3000字,建议阅读7分钟。 本文为带大家了解R语言以及分段式的步骤教程! 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法的问题。学习者不知道从哪开始,如何进行,选择什么学习资源。虽然网络上有许多不错的免费学习资源,然而它们多过了头,反而会让人挑花了眼。 为了构建R语言学习方法,我们在Vidhya和DataCamp中选一组综合资源,帮您从头学习R语言。这套学习方法对于数据科学或R语言的初学者会很有用;如果读者是R语言的老用户,则会由本文了解
降本增效=降本增笑?增不增效暂且不清楚,但是这段时间大厂的产品频繁出现服务器宕机和产品BUG确实是十分增笑。目前来看降本增效这一理念还会不断渗透到各行各业,不单单只是互联网这块了,那么对于目前就业最为严峻的一段时期,我们能够对失业率有个全面的了解是最好的情况,所以基于此理念我们来拟定一个失业率预测分析这一微项目。
时间序列(或称动态数列)是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。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。本文我们会分享如何用历史股票数据进行基本的时间序列分析(以下简称时序分析)。首先我们会创建一个静态预测模型,检测模型的效度,然后分享一些用于时序分析的重要工具。
本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据,使用了动态模型平均法(DMA),并与ARIMA、TVP等方法进行比较(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据,使用了动态模型平均法(DMA),并与ARIMA、TVP等方法进行比较 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ) 。
数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见,特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中,可以说特征工程是机器学习成功的关键。
虽然这些模型可以证明具有高度的准确性,但它们有一个主要缺点 - 它们通常不会解释“冲击”或时间序列的突然变化。让我们看看我们如何使用称为卡尔曼滤波器的模型来解决这个问题。
作为一个几乎每天处理时间序列数据的人,我发现pandas Python包对于时间序列的操作和分析非常有用。
时间序列是指同一种现象在不同时间上的相继观察值排列而成的一组数字序列。统计学上,一个时间序列即是一个随机过程的实现。时间序列按其统计特性可以分为平稳时间序列和非平稳时间序列两类。在实际生活中遇到的序列,大多数是不平稳的。
时间序列数据的特征工程是一种技术,用于从时间序列数据中提取信息或构造特征,这些特征可用于提高机器学习模型的性能。以下是一些常见的时间序列特征工程技术:
时间序列数据有许多定义,它们以不同的方式表示相同的含义。一个简单的定义是时间序列数据包括附加到顺序时间点的数据点。
例如,在环境科学中,时间序列分析有助于分析一个地区的土地覆盖/土地利用随时间的变化及其潜在驱动因素。它在气象研究中也很有用,可以帮助我们理解天气模式的时空变化(我将很快使用降雨数据演示一个这样的案例研究)。社会和经济科学在理解时间和空间现象的动态方面也极大受益,例如人口、经济和政治模式。
在本文中,我们探索了如何使用开源库将日常能源消耗的时间序列数据集转换为表格形式。然后,我们尝试了多种机器学习模型,包括梯度提升决策树和自动机器学习(AutoML),将其与Prophet模型的性能进行对比。我们的发现显示:
最近我们被客户要求撰写关于ARMA-GARCH的研究报告,包括一些图形和统计输出。
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程: 1.数据导入 2.数据整理 3.反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 4.作出推断(比如
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程 数据导入 数据整理 反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 作出推断(比如预测) 沟通交流 自动化分析 程序开发 下面列出每个步骤最有用的一些R包: 数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather:一种快速,轻量级的文件格式。在R和python上都可使用 readr:实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里 readxl:读取Microsoft Excel电子表
PivotalR:用于读取Pivitol(Greenplum)和HAWQ数据库中的数据
Pandas 是数据分析领域中最为流行的库之一,它提供了丰富的功能用于处理时间序列数据。在实际项目中,对时间序列数据的处理涉及到各种操作,包括日期解析、重采样、滑动窗口等。本篇博客将深入介绍 Pandas 中对时间序列数据的处理技术,通过实例演示如何灵活应用这些功能。
在处理时间序列项目时,数据科学家或 ML 工程师通常会使用特定的工具和库。或者他们使用一些众所周知的工具,而这些工具已被证明可以很好地适用与对应的时间序列项目。
顾名思义,时间序列就是按照时间顺利排列的一组数据序列。时间序列分析就是发现这组数据的变动规律并用于预测的统计技术。该技术有以下三个基本特点:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云