時序預測股票

㈠ 請教用人工神經網路進行股票預測在weka

預測股票可不是有以往股票數據就能的，要考慮因果性，現實事件與股票波動有因果性，也就是時序性。在這情況下有LSTM單元組成循環神經網路可以做到，但訓練集的強度跟體積可是很大的，這需要注意。

㈡ 在用時間序列分析股票時，如果連續兩天收盤價一樣，為什麼要剔除一天的數據

同一收盤價影響相同

㈢ 非平穩時間序列可以預測股票走勢嗎

一般把非平穩時間序列轉化為平穩時間序列的方法是取n階差分法。

比如舉個例子，假設xt本身是不平穩的時間序列，如果xt～I(1) ,也就是說x的1階差分是平穩序列。
那麼 xt的1階差分dxt=x(t)-x(t-1) 就是平穩的序列 這時dt=x(t-1)

如果xt～I(2)，就是說xt的2階差分是平穩序列的話
xt的1n階差分dxt=x(t)-x(t-1) 這時xt的1階差分依然不平穩，
那麼 對xt的1階差分再次差分後，
xt的2階差分ddxt=dxt-dxt（t-1）便是平穩序列 這時dt=-x(t-1)-dxt（t-1）

n階的話可以依次類推一下。

㈣ 時間序列在股市有哪些應用

時間序列分析在股票市場中的應用
摘要
在現代金融浪潮的推動下,越來越多的人加入到股市,進行投資行為,以期得到豐厚的回報,這極大促進了股票市場的繁榮。而在這種投資行為的背後,越來越多的投資者逐漸意識到股市預測的重要性。
所謂股票預測是指:根據股票現在行情的發展情況地對未來股市發展方向以及漲跌程度的預測行為。這種預測行為只是基於假定的因素為既定的前提條件為基礎的。但是在股票市場中,行情的變化與國家的宏觀經濟發展、法律法規的制定、公司的運營、股民的信心等等都有關聯,因此所謂的預測難於准確預計。
時間序列分析是經濟預測領域研究的重要工具之一,它描述歷史數據隨時間變化的規律,並用於預測經濟數據。在股票市場上,時間序列預測法常用於對股票價格趨勢進行預測,為投資者和股票市場管理管理方提供決策依據。

㈤ T0和日內阿爾法的區別是什麼

股票阿爾法，簡單地說，股票超額收益是指基金管理人在投資過程中獲得的實際收益超過因承擔相應風險而獲得的相應預期收益的部分。它是與基金經理業績直接相關的回報。

T0是一個證券交易系統。T0交易是指在證券交易當日辦理證券和價格清算結算手續的交易系統。一般來說，當日買入的證券可以在當日賣出。T0交易在中國證券市場已經實施，因為它太過投機性。為確保證券市場的穩定，中國上海證券交易所和深圳證券交易所對股票和基金交易實行T1交易模式。也就是說，當天買入的股票要到下一個交易日才能賣出。同時，資金仍執行t0，即當日返還的資金可立即使用。上海期貨交易所鋼材期貨交易實行t0交易模式。目前，我國股票市場實行T1清算制度，期貨市場實行t0清算制度

㈥ 怎麼用機器學習模型做時間序列預測

SVM理論是在統計學習理論的基礎上發展起來的,由於統計學習理論和SVM方法對有限樣本情況下模式識別中的一些根本性的問題進行了系統的理論研究,很大程度上解決了以往的機器學習中模型的選擇與過學習問題、非線性和維數災難、局部極小點問題等。應用SVM進行回歸預測的步驟具體如下:
1)實驗規模的選取,決定訓練集的數量、測試集的數量,以及兩者的比例;2)預測參數的選取;3)對實驗數據進行規范化處理;4)核函數的確定;5)核函數參數的確定。其中參數的選擇對SVM的性能來說是十分重要的,對於本文的核函數使用RBF核函數,對於RBF核函數,SVM參數包括折衷參數C、核寬度C和不敏感參數E。目前SVM方法的參數、核函數的參數選擇,在國際上都還沒有形成統一的模式,也就是說最優SVM演算法參數選擇還只能是憑借經驗、實驗對比、大范圍的搜尋和交叉檢驗等進行尋優。實際應用中經常為了方便,主觀設定一個較小的正數作為E的取值,本文首先在C和C的一定范圍內取多個值來訓練,定下各個參數取值的大概范圍,然後利用留一法來具體選定參數值
股價時間序列的SVM模型最高階確定
股價數據是一個時間序列,從時間序列的特徵分析得知,股價具有時滯、後效性,當天的股價不僅還與當天各種特徵有關,還與前幾天的股價及特徵相關,所以有必要把前幾天的股價和特徵作為自變數來考慮。最高階確定基本原理是從低階開始對系統建模,然後逐步增加模型的階數,並用F檢驗對這些模型進行判別來確定最高階n,這樣才能更客觀反映股票價格的時滯特性。具體操作步驟如下:假定一多輸入單輸出回歸模型有N個樣本、一個因變數(股價)、m- 1個自變數(特徵),由低階到高階遞推地採用SVM模型去擬合系統(這兒的拓階就是把昨天股價當做自變數,對特徵同時拓階),並依次對相鄰兩個SVM模型採用F檢驗的方法判斷模型階次增加是否合適[ 7]。對相鄰兩模型SVM ( n)和SVM ( n+ 1)而言,有統計量Fi為:Fi=QSVR (n)- QSVR( n+1)QSVR (n)1N - m n - (m -1)mi =1,2,,, n(1)它服從自由度分別為m和(N - m n - (m -1) )的F分布,其中QSVR (n)和QSVR( n+1)分別為SVR ( n)和QSVR( n+1)的剩餘離差平方和,若Fi< F(?,m, N-m n- (m-1) ),則SVM (n )模型是合適的;反之,繼續拓展階數。
前向浮動特徵篩選
經過上述模型最高階數的確定後,雖然確定了階數為n的SVM模型,即n個特徵,但其中某些特徵對模型的預測精度有不利影響,本文採用基於SVM和留一法的前向浮動特徵特徵篩選演算法選擇對提高預測精度有利影響的特徵。令B= {xj: j=1,2,,, k}表示特徵全集, Am表示由B中的m個特徵組成的特徵子集,評價函數MSE (Am)和MSE (Ai) i =1,2,,, m -1的值都已知。本文採用的前向浮動特徵篩選演算法如下[9]:1)設置m =0, A0為空集,利用前向特徵篩選方法尋找兩個特徵組成特徵子集Am(m =2);2)使用前向特徵篩選方法從未選擇的特徵子集(B -Am)中選擇特徵xm +1,得到子集Am+1;3)如果迭代次數達到預設值則退出,否則執行4);4)選擇特徵子集Am+1中最不重要的特徵。如果xm+1是最不重要的特徵即對任意jXm +1, J (Am +1- xm+1)FJ(Am +1- xj)成立,那麼令m = m +1,返回2) (由於xm+1是最不重要的特徵,所以無需從Am中排除原有的特徵);如果最不重要的特徵是xr( r =1,2,,, m )且MSE (Am+1- xr) < MSE (Am)成立,排除xr,令A'm= Am+1- xr;如果m =2,設置Am= A'm,J (Am) = J (A'm), ,返回2),否則轉向步驟5);5)在特徵子集A'm中尋找最不重要的特徵xs,如果MSE (A'm- xs)EM SE (Am-1),那麼設置Am= A'm, MSE (Am)= MSE (A'm),返回2);如果M SE (A'm- xs) < M SE (Am -1),那麼A'm從中排除xs,得到A'm-1= Am- xs,令m = m -1;如果m =2,設置Am= A'm, MSE (Am) = MSE (A'm)返回2),否則轉向5)。最後選擇的特徵用於後續建模預測。
預測評價指標及參比模型
訓練結果評估階段是對訓練得出的模型推廣能力進行驗證,所謂推廣能力是指經訓練後的模型對未在訓練集中出現的樣本做出正確反應的能力。為了評價本文模型的優劣,選擇BPANN、多變數自回歸時間序列模型( CAR)和沒有進行拓階和特徵篩選的SVM作為參比模型。採用均方誤差(mean squared error, MSE)和平均絕對誤差百分率(mean ab-solute percentage error, MAPE)作為評價指標。MSE和MAP定義如下:M SE=E(yi- y^i)2n( 2)MAPE=E| yi- y^i| /yin( 3)其中yi為真值, y^i為預測值, n為預測樣本數。如果得出M SE, MAPE結果較小,則說明該評估模型的推廣能力強,或泛化能力強,否則就說明其推廣能力較差

㈦ 誰懂時間序列eviews股票的預測哪位老師或者大神能幫助一下，謝謝了

建立模型之後，點擊forecast

㈧ 用libsvm做時間序列預測，為什麼訓練數據越少越准確

樓主的說法似乎不太對

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首先，訓練數據的主要區別是什麼是測試數據：

最後，如果像預測股票價格一切都那樣簡單，那麼就不需要這么多機器學習和金融專家才能進行高頻交易。

㈨ 對股票收盤價進行時間序列分析，預測其下一個交易日的收盤價,並與實際收盤價格進行對比

股票投資的分析這么復雜啊，先問問老師有依據這個買股票沒，再回答。

㈩ 應用計量經濟學時間序列分析在股票預測上有多大的作用

作用沒有想像中的大，你可以用股票的滯後變數來進行回歸分析，滯後2~3期就夠了，不過數據必須具體點，最好細分到每季度、每月的上證指數，還有時間上怎麼也要十年左右吧！

我以前在論文附錄中做過分析，數據都是自己按季度整理的，挺麻煩的呢，如果需要的話就發給你~

還有就是，我覺得寫關於股票的預測方面的實際用處並不是很大，畢竟股票的影響因素太多，單單的憑藉以前的走勢而預期太不好了。。我自己也炒股票，就像那些macd、kdj之類的指標根本就起不到太大的作用，如果那個能預期的話，股市豈不就成了提款機了？現在你做的這個就像是那些指標一樣，要知道，股市是活的，人是活的，而指標確實死的！說這么多的意思就是股市不是能簡單預測的，你做的那個用處不大。。

如果你想做的話，建議換個題目，我當時的寫的是對弗里德曼的貨幣需求理論在中國市場的分析。你可以寫寫貨幣供應量對通貨膨脹的時滯性，分析下在我國市場的滯後期大概是多少~數據在國家統計局和中國人民銀行都可以找到的，樣本空間一定要足夠大，在對滯後變數分析時候主要考慮各自的T檢驗是否通過，一般從通過之後大概就是那個的滯後期！這個比較直接反而有些許用處~
要是能分析出國家的一般性政策對實體市場的影響就更好了，更有用了~

呵呵，以上只是自己的建議~有什麼其他的問題就給我留言吧~