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实现基于股票收盘价的时间序列的统计（用Python实现）

时间序列是按时间顺序的一组真实的数字，比如股票的交易数据。通过分析时间序列，能挖掘出这组序列背后包含的规律，从而有效地预测未来的数据。在这部分里，将讲述基于时间序列的常用统计方法。...如果时间序列上，两个相近的值不相关，即相关系数为0，则表示该时间序列上的各个点间没有关联，那么就没有必要再通过观察规律来预测未来的数据。...平稳序列是指，该时间序列里数据的变动规律会基本维持不变，这样才可以用从过去数据里分析出的规律来推算出未来的值。...相反则说明任何一天收盘价的变动会影响很长一段时间，日积月累，那么在预测未来某天收盘价时还要考虑过去太多影响时间很长的规律，那么该时间序列的变动规律就会变得过于复杂，从而会导致不可测， 也就是说，...4 用热力图分析不同时间序列的相关性 之前是通过自相关系数和偏自相关系数来衡量单一时间序列里前后数据间的影响，在应用中，也会量化分析不同时间序列的相关性。

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    用Python的长短期记忆神经网络进行时间序列预测

    如何为一步时间序列预测设计一个强大的测试框架。 如何准备数据，开发和评估用于时间序列预测的LSTM递归神经网络。 让我们开始吧。...有关时间序列预测的持续性模型的更多信息，请参阅此文章： 如何使用Python进行时间序列预测的基线预测 现在我们已经有了数据集的性能基准，我们可以开始为数据开发一个LSTM模型 LSTM数据准备 在我们能够将...，请参阅以下文章： 时间序列预测作为监督学习 将时间序列转换为平稳的 洗发水销售数据集是不平稳的 这意味着数据中有一个依赖于时间的结构。...，请参阅文章： 如何检查时间序列数据是否固定与Python 如何区分时间序列数据集与Python 将时间序列按比例缩放 像其他神经网络一样，LSTM希望数据大小能控制在神经网络使用的激活函数的范围内。...需要进行实验来确定是否从头开始重新构建模型会更好，或者用更多训练集（包括新样本））上的数据来更新权重。 输入时间步骤。LSTM输入支持样本的多个时间步。需要进行实验来观察是否包括滞后观测。

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    LSTM的备胎，用卷积处理时间序列——TCN与因果卷积（理论+Python实践）

    2 卷积如何处理时间序列 时间序列预测，最容易想到的就是那个马尔可夫模型： 就是计算某一个时刻的输出值，已知条件就是这个时刻之前的所有特征值。...如果使用LSTM或者是GRU这样的RNN模型，自然是可以处理这样的时间序列模型的，毕竟RNN生来就是为了这个的。...但是这个时间序列模型，宏观上思考的话，其实就是对这个时刻之前的数据做某个操作，然后生成一个标签，回想一下在卷积在图像中的操作，其实有异曲同工。...3 一维卷积 假设有一个时间序列，总共有五个时间点，比方说股市，有一个股票的价格波动：[10,13,12,14,15]: ?...总之，现在我们大概能理解，对时间序列卷积的大致流程了，也就是对一维数据卷积的过程（图像卷积算是二维）。

    3.8K41

    独家 | 手把手教你用Python的Prophet库进行时间序列预测

    作者：Jason Brownlee 翻译：殷之涵 校对：吴振东 本文长度为4800字，建议阅读10+分钟 本文为大家介绍了如何在Python中使用由Facebook开发的Prophet库进行自动化的时间序列预测...，以及如何评估一个由Prophet库所搭建的时间序列预测模型的性能。...时间序列预测通常具有十足的挑战性，这是由时间序列预测的方法众多、且每种方法都包含很多不同的超参数所造成的。 Prophet是一个专门为预测单变量时间序列数据集而设计的开源库。...我们能够清晰地观察到销量随时间变化的趋势以及月度周期变化规律。这些都是我们希望预测模型能够考虑在内的规律。 现在我们已经熟悉了这一数据集，那么就来探索一下如何使用Prophet库进行预测吧。...库进行时间序列预测。

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    手把手教你用 Python 实现针对时间序列预测的特征选择

    例如，单变量的时间序列数据集由一系列观察结果组成，它们必须被转换成输入和输出特征，才能用于监督性学习算法。 但这里有一个问题：针对每个时间序列问题，你可以处理的特征类型和数量，却并没有明确的限制。...● 如何计算和解释时间序列特征的重要性得分。 ● 如何对时间序列输入变量进行特征选择。 本教程共分为如下六个部分： 1. 载入每月汽车销量数据集：即载入我们将要使用的数据集。 2....平稳化：讲述如何使数据集平稳化，以便于后续的分析和预测。 3. 自相关图：讲述如何创建时间序列数据的相关图。 4. 时间序列到监督学习：将时间单变量的时间序列转化为监督性学习问题。 5....滞后变量的特征重要性：讲述如何计算和查看时间序列数据的特征重要性得分。 6. 滞后变量的特征选择：讲述如何计算和查看时间序列数据的特征选择结果。 █ 1....● 如何计算和查看时间序列数据中的特征重要性得分。 ● 如何使用特征选择来确定时间序列数据中最相关的输入变量。

    3.3K80

    SQL SERVER ANALYSIS SERVICES决策树、聚类、关联规则挖掘分析电商购物网站的用户行为数据|附代码数据

    最近几年已经被广泛的应用。在电子商务领域，关联规则技术主要用于物品链接页面等的推荐，它只需要购物记录的数据即可，而不需要过多的商品信息，通过关联规则可以发现用户的一些常见的购物模式和购物规律。...点击标题查阅往期内容 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析 PYTHON集成机器学习：用ADABOOST、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜索超参数优化...R语言集成模型：提升树boosting、随机森林、约束最小二乘法加权平均模型融合分析时间序列数据 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析 R语言用主成分PCA、 逻辑回归...ST的股票 R语言中使用线性模型、回归决策树自动组合特征因子水平 R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现 R语言用rle，svm和rpart决策树进行时间序列预测 python在Scikit-learn...R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量 R语言分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升

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    机器学习（十一）时间序列模型

    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 ?...构成要素 2 时间序列模型详解 2.1 插值法 在讲AR模型之前，我们先了解下插值法 插值法又称“内插法”，是利用函数f (x)在某区间中已知的若干点的函数值，作出适当的特定函数，在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数...AR模型（自回归模型），是统计上一种处理时间序列的方法，用同一变数例如x的之前各期，亦即x1至xt-1来预测本期xt的表现，并假设它们为一线性关系。...python时间序列分析 - 大熊猫淘沙 - 博客园 时间序列模型(ARIMA) - 简书 通俗易懂带你看懂时间序列分解模型？...AR/MA/ARMA/ARIMA模型体系 - CSDN博客 AR(I)MA时间序列建模过程——步骤和python代码 - 简书 时间序列预测全攻略（附带Python代码） - 易野的个人空间 - 开源中国

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    PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子|附代码数据

    p=26519 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 一个简单的编码器-解码器LSTM神经网络应用于时间序列预测问题：预测天然气价格，预测范围为 10 天。...“进入”时间步长也设置为 10 天。) 只需要 10 天来推断接下来的 10 天。...数据集是天然气价格 （ 查看文末了解数据获取方式 ） ，具有以下特征： 日期（从 1997 年到 2020 年）- 为 每天数据 以元计的天然气价格 相关视频：LSTM神经网络架构和工作原理及其在Python...中的预测应用 ** 拓端数据部落 ，赞9 读取数据并将日期作为索引处理 # 固定日期时间并设置为索引 dftet.index = pd.DatetimeIndex # 用NaN来填补缺失的日期（以后再补...下面的序列拆分使用“walk-forward”方法来创建训练数据集。

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    构建监控日志分析和预警Agent的一种思路

    先说结论：用多模态的训练思路，将日志作为时间序列，对齐到文本。 最早利用人工智能来处理监控的方式，也是目前监控领域的主要模式，主要是利用大数据进行规则匹配，再辅以对应模型的分析来达到预警效果。...前两天突然来了灵感，多模态既然可以理解图片，甚至视频，可以理解时间序列，那么作为天然的时间序列的监控日志，为什么一定要把它当作文本呢？...就像我们训练统计图到文本描述一样，首先对源域材料token化，这里主要依靠时间区间划分来作为token，然后在实现对齐文本，用文本去描述区间本身的特征，以及区间之间的变化特征。...当我们通过这样的训练，获得一个适当的权重参数，完成交叉注意力机制，把时间序列的日志，映射成文本域中的描述，那么这样我们就可以让大模型理解，我传入的一段时间区间的监控日志，到底想要表达什么内容了，在此基础上再让大模型去判断这些日志是否命中某些需要预警的规则...我们也可以通过workflow架构，来将理解日志序列和分析预警分开，这样我们可以用小模型做更专业的事，从而达到性能提升的效果。 当然，这也只是一种思路，我并没有实践。

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    TensorFlow系列专题（八）：七步带你实现RNN循环神经网络小示例

    编辑 | 安可 出品 | 磐创AI技术团队 【前言】：在前面的内容里，我们已经学习了循环神经网络的基本结构和运算过程，这一小节里，我们将用TensorFlow实现简单的RNN，并且用来解决时序数据的预测问题...我们首先导入需要的Python模块： ? 2. 定义一个Data类，用来产生数据： ? 3....根据我们生成数据的规则，如果RNN没有学习到规则，那么它预测正确的概率就是0.5，否则它预测正确的概率为：0.5*0.5+0.5*1=0.75（在“data_without_rel”中，连续出现的两个数字的组合为...图1 二进制序列数据训练的loss曲线 从左侧loss曲线可以看到，loss最终稳定在了0.35左右，这与我们之前的计算结果一致，说明RNN学习到了序列数据中的规则。...右侧的loss曲线是在调整了序列关系的时间间隔后（此时的time_step过小，导致RNN无法学习到序列数据的规则）的结果，此时loss稳定在0.69左右，与之前的计算也吻合。

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    数据异常到底该如何检测？（一）

    为了从数据集中识别异常数据，就必须有一个明确的标准。这需要找到数据的内在规律，在一个可接受的误差范围内，满足内在规律的数据就是正常数据，而不满足内在规律的数据就是异常数据。...这种数据间的内在规律可以根据数据本身的特点从位置关系、函数关系、规则关系、序列关系等方面来考查。...三、异常挖掘的常用方法 异常数据挖掘方法是数据挖掘的一个重要方向。许多研究人员从不同角度及不同的应用领域出发，提出了不同类型的挖掘方法。...首先对给定的数据集假设一个概率分布模型，然后在某个显著水平上，确定数据集的拒绝域或者接受域，拒绝域是时出现概率很小的区间，如果数据落在此区间，则判定为异常数据。...，思路简单有效；而另一类是在根据已有历史数据的时间序列上进行异常：通过分位数3伽马原则、高斯估计等对峰值、低谷、异常、周期性等检测，会涉及一些时间序列模型AM、自回归等原理。

    3.3K70

    R语言APRIORI关联规则、K-MEANS均值聚类分析中药专利复方治疗用药规律网络可视化|附代码数据

    ，关联规则大量涌现，使得其中的配伍规律变得难以分析，应用网络聚类方法可以有效地发现其中的配伍规律。...点击标题查阅往期内容非线性混合效应 NLME模型对抗哮喘药物茶碱动力学研究Python面板时间序列数据预测：格兰杰因果关系检验Granger causality test药品销售实例与可视化R语言用关联规则和聚类模型挖掘处方数据探索药物配伍中的规律用...算法对药品进行“菜篮子”分析通过Python中的Apriori算法进行关联规则挖掘Python中的Apriori关联算法-市场购物篮分析R语言用关联规则和聚类模型挖掘处方数据探索药物配伍中的规律在R语言中轻松创建关联网络...聚类实战研究R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归R语言谱聚类、K-MEANS聚类分析非线性环状数据比较R语言实现...、kmean聚类、主成分分析和Voronoi图可视化R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类R语言中的SOM(自组织映射神经网络)对NBA球员聚类分析R语言复杂网络分析：聚类（社区检测

    80900

    R语言用关联规则和聚类模型挖掘处方数据探索药物配伍中的规律|附代码数据

    --------本文摘选 《 R语言用关联规则和聚类模型挖掘处方数据探索药物配伍中的规律 》 ，点击“阅读原文”获取全文完整资料。...----点击标题查阅往期内容用SPSS Modeler的Web复杂网络对所有腧穴进行关联规则分析PYTHON在线零售数据关联规则挖掘APRIORI算法数据可视化R语言关联规则模型(Apriori算法)挖掘杂货店的交易数据与交互可视化...算法对药品进行“菜篮子”分析通过Python中的Apriori算法进行关联规则挖掘Python中的Apriori关联算法-市场购物篮分析R语言用关联规则和聚类模型挖掘处方数据探索药物配伍中的规律在R语言中轻松创建关联网络...聚类实战研究R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归R语言谱聚类、K-MEANS聚类分析非线性环状数据比较R语言实现...、kmean聚类、主成分分析和Voronoi图可视化R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类R语言中的SOM(自组织映射神经网络)对NBA球员聚类分析R语言复杂网络分析：聚类（社区检测

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    数学建模算法学习——各类模型算法汇总

    从数理统计的观点看，这里涉及的都是随机变量，我们根据一个样本计算出的那些系数，只是它们的一个（点）估计，应该对它们作区间估计或假设检验，如果置信区间太大，甚至包含了零点，那么系数的估计值是没有多大意义的...时间序列模型 概念理解 参考资料 简介：时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。分析时间序列的方法构成数据分析的一个重要领域，即时间序列分析。...时间序列根据所研究的依据不同，可有不同的分类。 1．按所研究的对象的多少分，有一元时间序列和多元时间序列。 2．按时间的连续性可将时间序列分为离散时间序列和连续时间序列两种。...3．按序列的统计特性分，有平稳时间序列和非平稳时间序列。如果一个时间序列的概率分布与时间 t 无关，则称该序列为严格的（狭义的）平稳时间序列。...我们以后所研究的时间序列主要是宽平稳时间序列。 4．按时间序列的分布规律来分，有高斯型时间序列和非高斯型时间序列。

    1.2K21

    时间序列预测方法最全总结！

    本文为大家总结时间序列预测的有关方法，浅析这些技术并探索如何可以提高这些方法的预测效果。 ? 01 基本规则法 要预测一个时间序列，我们首先需要发现其变化的规律。...乘法模型中四种成分之间保持着相互依存的关系，一般而言，长期趋势用绝对量表示，具有和时间序列本身相同的量纲，其他成分则用相对量表示。...图 | 拟合的长期循环变动 时间序列不规则变动分析 除了以上三种变动信息，剩下的为不规律的时序变动信息。如有需要，可以进一步分解出不规则变动成分： ?...计算过程： 数值缩放：将笛卡尔坐标系下的时间序列缩放到[0,1]或[-1,1]区间 极坐标转换：使用坐标变换公式，将笛卡尔坐标系序列转化为极坐标系时间序列 角度和/差的三角函数变换：若使用两角和的cos...// 工具 tslearn：开源的时间序列机器学习python工具包 tsfresh：开源的时间序列特征提取python工具包 pyts：开源的时间序列分类Python工具包。

    28.5K97

    一文教你如何用Python预测股票价格

    当然，当我一开始使用加性模型（additive model）来做时间序列预测时，我不得不先用模拟盘来验证我的模型在股票市场上的表现。...Stocker中的预测功能是使用一个加性模型来实现的，该模型将时间序列视为季节性（如每日、每周和每月）的整体趋势组合。...置信区间将随着时间进一步扩大，这是因为随着预测时间距离现有数据的时间越来越远，预测值将面临更多的不确定性。任何时候我们做这样的预测，都必须包含一个置信区间。...▌变点先验（Changepoint Prior）的选择 变点代表时间序列从增加到减少，或者从缓慢增加到越来越快（反之亦然）。它们出现在时间序列变化率最大的地方。...我们用四个指标来评估四个先验值：训练误差、训练范围（置信区间）、测试误差和测试范围（置信区间），所有的值都以美元为单位。正如我们在图中看到的那样，先验值越高，训练误差越低，训练数据的不确定性越低。

    2.8K71

    Python列表推导式（多种样式列表推导式）

    所谓推导式也就是Python中一种更有风格的Python代码的写法。什么样是有风格的呢？...假如有个需求，它可能需要三行五行甚至是更多行代码完成，但是如果是同样的需求用推导式来书写的话很可能一行代码就完成了，所以推导式的作用就是化简代码用的。...Python中只有三种推导式，分别是列表推导式、字典推导式和集合推导式。 列表推导式又叫做列表生成式。 作用：化简代码，用一个表达式创建一个有规律的列表或控制一个有规律列表。...一、体验列表推导式 需求：创建一个0-10的列表，如0,1,2,3,4....。 1.1while循环创建有规律的列表 代码体验： # 1....0 for i in range(10):     list1.append(i) print(list1) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 1.3列表推导式创建有规律的列表

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    认知算法（三）

    （2）易读性：算法遵循标识符命名规则，简洁易懂，注释语句恰当适量，方便自己和他人阅读，便于后期调试和修改。 （3）健壮性：算法对非法数据及操作有较好的反应和处理。...例如：在人口信息管理系统中登记人的年龄时，若将18岁写成180岁，则系统就会提示出错误。 （4）高效性：高效性是指算法运行效率高，即算法运行所消耗的时间短。...插入排序是一种最简单直观的排序算法，它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序和冒泡排序一样，也有一种优化算法，叫做拆半插入。...（3）最后重复上述的步骤找到所需要的目标数x。 3.算法分析 假设有十个元素，前半段用begin代表，中间值用mid代表，后半段用end表示。目标数用x表示。...5~9进行查找 若查找小于arr【mid】则查找的区间为前半段下标为0~3进行查找 因找的目标数为7，mid的值下标4，所以目标数7的下标6>min值的下标4 因此是后半段，要查找的区间下标为5~9，进行第二轮比较

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    小白学数据 | 除了计算大姨妈周期，时间序列分析还有什么用

    下图为1720年至1980年的太阳活动图，就是典型的时间序列： 小白问：哦，就是说在规律的时间间隔内检测到的有序数据集，那怎么来分析数据呢？...在此前提下，通过比较不同时间点上单个或多个时间序列的值，对时间序列数据进行分析，进而提取出有意义的统计量或其他数据特征。 小白问：分析完了怎么用呐？ 答：当然就是来预测女票大姨妈啦。...哦，口误，当然是利用时间系列模型，基于前期观察到的序列规律来预测未来的数值啦。比如下图，绿线就是预测值，周边的灰色是置信区间： 小白问：什么信什么区间？ 答：哈哈，我就知道你会问这个问题。...，就是找到规律，这个规律往往是趋势性的或者有着较为明确的周期即季节性，因此就需要去掉一些不必要的噪音干扰（比如上面的的第四条曲线），并且把趋势性和季节性分解出来，想图示那样；二是要利用这些数据来预测未来同样时间轴上可能会出现的数值...R和Python都有的，推荐你一个链接，有Python的样本程序，可以从基础学习哦。

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