时间序列分析是数据科学中一个重要的领域。通过对时间序列数据的分析，我们可以从数据中发现规律、预测未来趋势以及做出决策。无论是股票市场的走势，还是气象数据的变化，都涉及到时间序列分析
为了追求长期的超额收益，投资者们经常结合使用进攻和防守的策略。其中进攻端一般采用质量、价值、动量及低波动的因子以获取长期优于市场的回报。但是这些策略一般都具有较大的波动和回撤，这对于风险偏好较谨慎的投资者很难接受。
正如1986版壮志凌云（Top Gun）中Maverick所说“I feel the need，the need for speed”，在趋势跟踪策略中，如何快速有效的对市场的极端行情做出反应是所有趋势跟踪策略迫切需要解决的问题。正如我们接下来讨论的，快速的趋势跟踪策略在这方面比慢速的趋势跟踪策略更有吸引力。
摘要：在过去的研究中使用卫星观测来量化全球一氧化碳（CO）的年代际趋势之后，我们更新了估计并发现2002年至2018年之间每年CO趋势的柱量约为−0.50％，与进行的分析相比，这是一个减速度每年发现-1％的较短记录。火灾和人为源共同产生的气溶胶与一氧化碳共排放，但寿命比一氧化碳要短。结合空间趋势分析和从太空测量气溶胶光学深度（AOD）有助于诊断CO趋势中区域差异的驱动因素。我们使用对流层污染测量（MOPITT）中CO的长期记录以及中分辨率成像光谱仪（MODIS）中的AOD的长期记录。其他在热红外，AIRS，TES，IASI和CrIS中测量CO的卫星仪器显示出一致的半球CO变异性，并证实了MOPITT CO进行的趋势分析的结果。2002年至2018年，半球和区域对趋势进行了检查，不确定性量化。CO和AOD记录分为两个子时段（2002年至2010年和2010年至2018年），以评估16年中的趋势变化。我们关注四个主要的人口中心：中国东北，印度北部，欧洲和美国东部，以及两个半球的易火地区。总体而言，与下半年相比，记录的上半年CO下降速度更快，而AOD趋势显示各地区之间的差异更大。我们发现空气质量管理政策对大气的影响。在中国东北发现的一氧化碳的大幅下降最初与燃烧效率的提高有关，随后从2010年起空气质量进一步提高。随着全球CO趋势的减弱，采用最小排放控制措施的工业区（例如印度北部）变得更具全球意义。我们还检查了每月百分比值的二氧化碳趋势，以了解季节性影响，并发现生物质燃烧的局部变化足以抵消全球大气二氧化碳下降趋势，特别是在夏末。
由于脑电信号的不稳定性和不规则性，因此对脑电信号的处理也比较复杂，难以直接从中分析出内在联系。通常情况下会对信号做一定的预处理，通过这种粗糙的处理，可以得到具有一定规律的信号，便于后续的研究。
声明 作者: 阿布 公众号独家授权 未经允许 禁止转载 github地址： https://github.com/bbfamily/abu 本策略可直接运行，运行地址 https://github.com/bbfamily/abu/tree/master/abupy_lecture 首先导入本节需要使用的abupy中的模块： 算法交易之父托马斯•彼得菲最成功的一段经历是利用当时最快的计算机，租赁独享电话线以保证数据传输畅通无阻，甚至超越时代定制平叛电脑，使用统计套利在不同市场进行对冲策略。 这是
摘要：气溶胶污染是发展中国家一个严重的环境问题。由于人口和经济的快速增长，亚洲在过去二十年中经历了人为气溶胶的快速变化。以气溶胶光学深度 (AOD) 为代表的气溶胶载荷如何在本世纪演变仍然是一个悬而未决的问题，特别是在过去十年中，中国和印度实施了旨在改善空气质量的清洁空气法案。根据 Terra 气溶胶反演和气溶胶再分析，2010 年华东地区 AOD 趋势有一个变化点，而印度次大陆 AOD 趋势持续增加，2000-2019 年没有检测到变化点。在华东地区，AOD 趋势为正，但在 2011 年至 2019 年（以下为后期）确定了负趋势。在印度次大陆，从 2000 年到 2019 年（以下简称整个时期），检测到持续的正趋势。所有这些趋势主要归因于硫酸盐气溶胶的变化。进一步分析气溶胶污染极端事件（APEE；定义为长期局部第 90 个 AOD 百分位上的每日 AOD）表明华东地区 APEE 量级在前期呈正趋势但在后一时期呈负趋势；由于硫酸盐气溶胶的增加，印度次大陆在整个时期表现出积极的趋势。华东地区APEE在前一时期变得更加频繁，而在后一时期则不太频繁；在印度次大陆，在整个期间检测到更频繁的 APEE。与AOD趋势一致，华东地区晴空辐射在地表呈负趋势，在大气呈正趋势，和前一时期大气顶部的负趋势；在后一时期出现了幅度更大的相反趋势。在印度次大陆，整个时期的晴空辐射趋势在地表、大气和顶部分别为-1.4±0.38、+1.7±0.31和+0.5±0.16W m-2decade-1。晴天和全天条件下辐射趋势的比较表明，吸收气溶胶在大气中的辐射收支中占主导地位，现代研究与应用回顾性分析第 2 版 (MERRA-2) 的气溶胶再分析可能会高估辐射对云的响应。这项研究提供了对世界上两个重度污染地区气溶胶及其极端事件和辐射的长期趋势的最新分析，其结果对评估环境和气候影响具有重要意义亚洲正在进行的空气净化行动。
每个人都喜欢年度评估。 2018年的矿业很简单：AI正在取得实质性进展，IOE正在扩张，区块链是真实的，大量的数字内容是假的，而大的，富有的公司最终将被监管。我们也喜欢和机器交流 - 尤其是当一切都连通的时候。围绕所有这些趋势的势头很强劲，并可能在2018年和2019年加速。 每年我们都在关注趋势。很多公司，咨询公司和研究机构都做同样的事情。每年的许多趋势都是前一年趋势的简单推断。但是每年都有一些突破的趋势。也许最令人感兴趣的是任何一年中某些趋势的加速率。有些趋势很快;一些更慢。动力是由技术成熟度，采用率
将非平稳时间序列转化成平稳时间序列，包含三种类型：结构变化、差分平稳、确定性去趋势。本文脉络框架如下：
一 金融专业人士以及对金融感兴趣的业余人士感兴趣的一类就是历史价格进行的技术分析。维基百科中定义如下，金融学中，技术分析是通过对过去市场数据（主要是价格和成交量）的研究预测价格方向的证券分析方法。 下面，我们着重对事后验证过去市场数据的研究，而不是过多低关注对未来股价变动的预测。我们选取的研究目标是标准普尔（S&P）500指数，这是美国股票市场有代表性的指标，包括了许多著名公司的股票，代表着高额的市场资本，而且，该指数也具有高流动性的期货和期权市场。 二 我们将从Web数据来源读取历史指数水平信息，并未一个
论文 | A Deep Trend-Following Trading Strategy for Equity Markets
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，曾荣获AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续4年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。
AI 科技评论按：这篇文章来自 Automattic 的数据科学家 Carly Stambaugh，她研究了一个看似简单的问题：分析序列数据中的季节性。「季节性」说起来很简单，但是真的分析的时候，你要如何知道你分析出的季节性是切实存在的呢？雷锋网 AI 科技评论全文编译如下。
大家在用组态软件时可能会需要一个功能，就是需要针对部分重要的仪表创建对应的趋势图，最好是小弹窗形式，以方便在观察该数据的趋势同时，也能了解到生产情况。但是如果每个仪表都建立对应的趋势图，既浪费资源，维护又不方便，所以需要建立一个公共弹窗，每次都是调用这一个弹窗，显示不同的数据趋势。
对大多数投资组合来说，今年是痛苦的一年。在通胀居高不下、全球央行采取历史性的大幅紧缩应对措施的背景下，传统资产类别遭遇了旷日持久的下滑。由于通胀驱动的经济担忧，再加上欧洲冲突升级带来的地缘政治风险，政策制定者在增长前景恶化和市场疲软的情况下仍然采取了限制性措施，这与近代史上其他危机（特别是2020年新冠肺炎危机）之后积极的财政和货币宽松政策形成了鲜明对比。
某个设备有很多生产工艺数据需要记录，数据可能有100~200个不等。一般会用单独一个屏幕显示趋势图。操作上的主要诉求有以下几点：
简介：华为数据通信产品线研发总裁刘少伟发表“数据通信网络未来十大趋势发布”主题演讲。基于对数据通信业务的理解，提出了对未来10年的趋势分析和研究方向。
基于深度学习的时间序列预测方法一般采用端到端的方式训练模型，将原始的时间序列通过网络映射到一个表示，再基于这个表示进行预测。然而，这种方法将时间序列的所有信息映射成一个向量，这个向量耦合了很多不同维度的信息，容易造成过拟合，对序列中噪声的敏感程度也更高。
有时需要从时序数据中删除趋势，为下一步或数据清理过程的一部分做准备。如果可以确定趋势，那么只需从数据中减去它，结果就是非趋势数据。
当我们在监控环境中，构建高频率监控时，有许多设计选择需要考虑。要考虑如何减少性能影响？存储空间的数据保留策略是什么？有哪些现成的功能可以解决这些潜在的问题？
你喜欢的编程语言名列排行榜的第几位？各大企业对掌握哪种编程语言的人才更为青睐？快来看看这篇文章。
经济时间序列的分析通常需要提取其周期性成分。这篇文章介绍了一些方法，可用于将时间序列分解为它们的不同部分。它基于《宏观经济学手册》中Stock和Watson（1999）关于商业周期的章节，但也介绍了一些较新的方法，例如汉密尔顿（2018）替代HP滤波器，小波滤波和经验模态分解。
择时系列第三篇，分享一篇来自HSBC的一篇论文。作者讨论了趋势策略的溢出效应，并基于溢出效应构建交易策略，改进传统的择时策略。
在数值数据上构建任意监督学习模型的一个重要方面是理解特征。查看模型的部分依赖图可帮助理解任意特征对模型输出的影响。
本文作者 Abhay Pawar 多次参加 Kaggle 竞赛，并在 Instacart Market Basket Analysis 竞赛中拿到 top 2% 的名次。他在多年竞赛中总结出了一套特征探索和构建更好机器学习模型的标准方式，本文将介绍这套方法。
前几年，我找到了一些标准的流程来探索特征进而建立起更好的机器学习模型。这些简单但是强大的技术帮我在 Instacart 网站购物车分析竞赛中排进前2%，而且在其他地方，这这些方法也非常有用。所以，让我们开始吧！
决定现代机器学习发展的三个基础是计算、数据和算法进化 (ML，机器学习)，本文着眼于最易量化的元素的趋势。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 在 AI 领域，深度学习的出现可称得上「分水岭」，从训练模型所需算力更能看出这一点。关于深度学习出现以来算力的增长趋势，此前已有不少研究者做了调研。近日，阿伯丁大学等机构的研究者重新对 1952 年至今模型不同发展阶段所需训练算力进行了深入探讨，并得出了与以往工作不同的结论。 算力、数据和算法是引导现代机器学习（ML）进步的三个基本因素。 人工智能技术近年来的发展不仅仰仗于大数据和算法，更是算力不断增强的结果。据了解从 2012 年到 2
OpenAI大佬声称AI已经有自主意识的推特，让全业界都炸了锅，而引发的骂战还在继续扩大化。
罗振宇在以《时间的朋友》为主题的跨年演讲开头，感慨到：“过去几十年，我们这一代人的行动策略是什么？随大流。我们这一代人，只要身处在中国经济发展的大趋势中，跟着大趋势走，基本不会有错，整个国家发展的红利人人有份。感谢2018年，让我们有机会反思。
此部分仅仅是告诉你怎样用Tableau做这个模型，如果想要更加深刻的了解可以去看专门的统计学课程。
[什么是ADX] ADX(average directional indicator) 平均趋向指数，常用的趋势衡量指标。通常与趋向系统（DMI）一起使用，利用多空趋向之变化差离与总和判定平均趋势，ADX数值不能显示趋势的发展方向。 但是如果趋势存在，ADX可以衡量趋势的强度。 [ADX的计算方法(默认区间14天)] Step 1. 计算Directional movement (动向变化值） +DM：当日最高价比昨日最高价高并且当日最低价比昨日最低价高，即为上升动向+DM。上升幅度为：当日最高价减去昨日最
在计算傅里叶变换之前对信号去趋势是一种常见的做法，特别是在处理时间序列时。在这篇文章中，我将从数学和视觉上展示信号去趋势是如何影响傅里叶变换的。
选自arXiv 作者：Jaime Sevilla等 机器之心编译 编辑：陈萍、杜伟 在 AI 领域，深度学习的出现可称得上「分水岭」，从训练模型所需算力更能看出这一点。关于深度学习出现以来算力的增长趋势，此前已有不少研究者做了调研。近日，阿伯丁大学等机构的研究者重新对 1952 年至今模型不同发展阶段所需训练算力进行了深入探讨，并得出了与以往工作不同的结论。 算力、数据和算法是引导现代机器学习（ML）进步的三个基本因素。 人工智能技术近年来的发展不仅仰仗于大数据和算法，更是算力不断增强的结果。据了解从 2
闲着没事瞎倒腾，前几天网上看到一个描述股票趋势姿势，名字叫做“神仙趋势”，听着名字好像很厉害呀。到底说明的是一种什么样的趋势呐，带着激动的心情，作者今天就用python实践了一波。发现也就那样吧，有严重的时间延迟特征。这里小记一下。
美国PC,Magazine总编辑柯斯塔今天表示，他认为大数据的发展趋势以数字汇流对未来最具冲击，结合物联网、区块链、人工智能、语音识别等技术，这些科技相辅相成。 柯斯塔指出，他认为大数据未来应用有七大趋势。 第一个趋势是物联网，现今有84亿件物品互相连结，远大于全球人口数;不只是桌电、笔电或手机等3C产品相互链接，还有物流公司用智慧扫描仪做智慧物流，这是可以改变消费者与企业的趋势，但存在资安风险的问题。 第二个趋势是智慧城市，这项趋势的成败取决于数据量跟数据是否足够，这有赖于政府部门与民营企业的合作;此
量化投资的目标是为了跑赢市场基准回报，而阿尔法模型则是实现该目标的重要一环。它主要是为了寻找盈利机会。目前对量化交易的研究重点大都集中在对阿尔法模型的研究上。一般来说，阿尔法是指扣除市场基准回报之后的投资回报率，或仅仅是由投资策略所带来的价值。由于市场因素带来的回报率称为贝塔。阿尔法模型就是为了增加盈利，在投资过程中所使用的一系列技巧或者策略。例如，趋势跟随策略，就是系统地分析市场未来的走势，顺应市场趋势进行交易的的一种策略。
工业生产过程中会产生大量的数据，比如电压、温度、流量等等，不同的工况条件下，数据的走势不同，比如产量稳定时，流量走势平稳，产量增加时，流量势必也会增加，体现在图像上就是流量曲线上升。
以下内容由Mockplus团队翻译整理，仅供学习交流，Mockplus是更快更简单的原型设计工具。
在本篇博客中，我们将使用Google Earth Engine (GEE) 对MODIS NDVI数据进行时间序列趋势分析。通过分析2001年至2021年的NDVI数据，我们可以了解植被覆盖度随时间的变化趋势。
以目前的疫情数据为例，由于疫情管理措施的实时进行，那么全局数字对看局部效应就显得没有意义了。
一个社交APP, 它的新增用户次日留存、7日留存、30日留存分别是52%、25%、14%。
要说数据分析里，什么方法最常用？当然是趋势分析法。只要和数据有关，几乎每个人，时时刻刻都在用。很多同学一听：“啥？还有这方法啊？我咋没感觉到呢！”今天我们系统讲解一下。
最近在某年会的学术汇报上看到一篇DID实证论文，不过作者构建的计量模型比较特别。这篇文章的基本财务数据来自工企数据库，但却用于评估2017年实施的某项政策的政策效应。我们知道，一般的工企数据库的年份区间是1998-2013年，就算是使用最新的数据也只能到2015年（最近EPS中国微观经济数据查询系统将其更新至2015年，但数据真实性与有效性本人暂未验证），那么作者是如何用1998-2013年的财务数据来评估2017年实施的某项政策的呢？
全仓：全仓模式的意思是账户里所有可用余额都可以充当担保资产，以避免被强制平仓。这个模式的好处是：只要杠杆适中，爆仓可能性很低，所以经常被用于套期保值。 逐仓：逐仓模式的意思是分配给某仓位的担保资产被限制在一定数额。 如果仓位的担保资产不足以支撑浮亏，此仓位将被强制平仓。所以，在波动率较高，杠杆较大的情况下，逐仓模式很容易被强制平仓，但最终的损失仅仅是仓位担保资产，而不影响账户余额。 常见的K线形态：
中国的房价从2005年到现在发生了天翻地覆的变化，如果能提前预测出这种趋势，并做出正确的选择，会更有利于我们财富的积累。
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