很多时候我们可以直接进行影像图表的加载，但是如何获取不同天数，或者给了指定的时间节点，如何获取这个指定时间范围内的月或者日的结果，从而正确的加载影像波段值的图表。...通过向给定的日期添加指定的单位来创建一个新的日期。 ...endDate) .map(function(image){return image.clip(point)}) ; //这个关键地方，，是需要我们建立一个时序，然后获取每一天的值...，这里最主要的时间函数的运用，以及影像系统时间的设定 var byday = ee.ImageCollection( // map over each day ee.List.sequence(...0,nDays).map(function (n) { var ini = startDate.advance(n,'day'); // advance just one day
逻辑：判断每日回报率returns，如果小于0，则返回前20天的回报率的标 准差，否则返回收盘价。 解析：当日回报率是由当天收盘价与前一天收盘价得到的。...而x2是进行差异化放大的值，放大后满足：收盘价的平方普遍大于前20天的回报率的标准差。因此，过去5天里只要存在一天满足returns>0，一般最大值就为收盘价。...即收盘价最大值离当前越久，说明收盘最大值之后相对收盘最大值那天来说股价在下降，而当前离最大值那天越久，下降时间越长，从而股价反弹越明显； 2）而对某股票过去5天里取最大的前20天的回报率的标准差的索引...步骤： 1、计算前25 天的每日回报率returns：前5 天的returns 用来判断、前5 天之后 的过去20 天的returns 用来计算标准差。...每日回报率returns 公式为： 2、判断前5 天的每日回报率，若returns值x1 为当天之前20 日 回报率的标准差；否则，当天的记录值x1 为当天的收盘价。
通过“三日K线”来理解K线交易策略 让我们来看一个简单的每日交易策略，通过分析过去三天的K线来预测我们在第四天是“买进”还是“卖空”。我们将在第四天结束前关闭仓位，并提前确定盈利/亏损。...在第四天“看涨”（即买入）所对应的所对应的交易条件是： 规则1：最新烛台的面积必须大于前两支烛台的面积，而不管烛台的颜色如何。 规则2：第二支烛台必须是红色的。...规则3：最近一支烛台的收盘价必须高于第二支烛台的收盘价。 规则4：你会在第四天早上交易刚开始时买入，然后在市场收盘前卖出。...在第四天“看空”（即卖出）所对应的交易情况是： 规则1：最新K线的面积必须大于前两支烛台的面积，而不管烛台的颜色如何。 规则2：第二天的烛台必须是绿色的。...如果收盘价太接近，你做买卖决策时在某些地方可以不遵循规则3，但更保守的做法是遵循所有三个步骤。 如果你自己画一张K线图，并试图找到你正在考虑资产的“买进”和“卖出”信号，那将会很有趣。
考虑的日内时间范围是09:30至16:00，即证券交易所的正式交易时间。与大多数此类关于日内数据建模的研究一样，当天的第一个收益被删除。每日数据从雅虎财经下载。...有规律的模式非常明显，大约每 390 个周期（1 天）重复一次，并显示出开盘和收盘时的波动性增加。GARCH，以及更普遍的ARMA模型只能处理指数衰减，而不是这里看到的那种模式。...模型 考虑连续复利收益率 r_{t,i} ，其中 t 表示一天， i 表示计算收益率的定期间隔时间。在这个模型下，条件方差是每日和随机（日内）成分的乘积，因此，收益可以表示为：。 ?...预测 为预测编写代码的最大挑战是处理时间的对齐和匹配问题，特别是未来的时间/日期，因为该模型依赖于日内分量，而日内分量是特定的。与估计方法一样，预测程序也要求提供所考虑的时期的预测波动率。...仿真 与标准的GARCH仿真不同，区间时间在日内GARCH中很重要，因为我们生成的路径是遵循非常具体的定期抽样的时间点。此外，需要再次提供所考虑的模拟期的模拟或预测日方差。
datetime 模块允许涉及日期时间的操作计算，而 matplotlib.pyplot 可用于在 Python 中创建各种类型的可视化，尤其是数据的图表。...股票收盘价的图表。图表中添加了网格，有助于分析 AAPL 股价在一段时间内的模式。...首先选择了调整后的收盘价列，然后计算了每日的百分比变化，对任何缺失值用 0 进行了替换。接下来，将百分比变化数据框打印到控制台。...然后使用这些移动平均线和调整后的收盘价生成图表，以直观的方式分析随时间变化的股价趋势。...它通过计算252天窗口内的滚动最高调整收盘价，以确定从该最高价到当前价格的每日跌幅（以百分比表示）。该代码还计算了同一时期的最大每日跌幅，这代表了从峰值下降的最大百分比。
if(nrde==n){aRn\]}else{ da的2个值求平均 } 最后计算得到在99%置信水平下，每日最大可能损失为...例题：VaR的滚动计算与回测：从中证800中任选一只股票，选定2013年至今的日度收盘价序列为研究样本，以90天为窗宽，以正态分布法滚动计算日度95%VaR，并画出收盘价时序图和VaR预测的最坏变化图进行对比...主要算法：产生随机数并判别上市时间是否早于2013年；根据取出来的时序数据计算收益率，并以每90天计算一个VaR，共n-90个VaR，可以回测n-91次。...800中任选一只股票，选定2012年至今的日度收盘价序列为研究样本，以60天为窗宽，以核密度估计法滚动计算日度95%VaR，并画出收盘价时序图和VaR预测的最坏变化图进行对比。...，每60天的累积交易量，每60天的离差（最大减最小），然后计次日的收益率低于昨日收盘算出来的VaR为违约事件。
数据准备 我们的目标是预测Vanguard Total Stock Market ETF（VTI）的每日复权收盘价，使用前N天的数据。...下图显示了每个月复权收盘价法人均值。可以根据数据集推断，就平均值而言，后几个月的值比前几个月的值高。 ? 月 下面的图显示了该月复权收盘价每一天均值。...为简洁起见，我们省略了过去N天调整后的收盘价的相关信息。 ? 下面的热力图显示了这些特征与目标列之间的相关性。特征year与复权收盘价格高度相关。...下面举例说明了训练规模为756天、验证规模为40天和预测周期为40天的情况。 ? 在时间序列预测中，训练、验证、策略必须按时序进行，这一点非常重要！如果不按照此流程去做，将导致模型中的“信息泄漏”。...因此，我们实现了如下流程图的逻辑： ? 对于预测范围内的每一天，我们需要预测，取消预测的规模，计算最后N个值的新平均值和标准偏差，调整最近N天的收盘价，然后再次预测。
前言 在本文中，以每日加密货币价格时间序列为例，以选择其中一个加密货币，通过巧妙地合并，我们将创建一个可存储的（例如HDF5，CSV文件格式）和可重用的N-CryptoAsset投资组合的文件。...520 找个好人 Python中的 N-Cryptocurrency组合 考虑任何资产的单一（每日抽样）收盘价时间序列。 它有开始和结束日期。...下面直接开始程序吧: 获取时间序列很容易。 创建投资组合需要更多的关注细节。...通过运行程序我们给定（fsym）代码列表（每日历史收盘价）创建N-CryptoAsset投资组合： 比特币（BTC）是所有加密货币的头一把交易。...不好的做法是用固定值（例如零）替换它们，因为它引入了无效数据。 插值也是一个坏主意。 一个好的是根据选择的日期/时间间隔进行过滤，或强制所有的时间序列在同一天开始，数据可用于所有三个货币。
对于这种情况，你最好使用折线图而不是蜡烛图。（如何将多个蜡烛图相互叠加在一起而不使图表混乱？） 在下面的代码中，我获取了一些其他科技公司的股票数据，并把它们的调整收盘价格绘制在了一起。 ? ? ?...实际上，一些交易员做出的策略几乎完全基于图表（他们属于”技术人员”，因为基于在图表中查找模式的交易策略是被称为技术分析的贸易规则的一部分）。现在，让我们考虑如何才能找到股票的趋势。...对于序列xt以及时刻t，q天均线表示过去q天股价的均值：也就是说，如果MAtq表示t时刻的q天均线，那么： ? 移动均线平滑了数据序列，并有助于识别股市的发展趋势。...短期均线具有较小的q值，比较紧密地跟随股票的趋势发展，而长期均线的q值较大，进而使得均线对股票波动的响应较小，而且更加平稳。 pandas提供了轻松计算移动均线的功能。...其中，20天均线对局部变化最为敏感，而200天均线对局部变化最不敏感。在这里，200天均线表明股票整体呈熊市行情：股票随着时间的推移趋势向下。
也就是说，只有当时间序列上不同点的值之间有相关性，才有必要分析过去的规律，以此来推算未来的值。 平稳序列的自相关系数应当很快会收敛（或叫衰减）到零。...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，...该方法的use_vlines参数表示是否要设置点到x轴的连线，这里取值是True，表示需要设置，lags参数表示计算当天数据到后面50天的自相关系数，而title参数则表示该图表的标题。...3 收盘价基于时间序列的偏自相关性分析 从上例中可以看到，如果基于时间序列的数据具有自相关性，那么这种自相关性非常有可能会传递，即第n天的数据受第n-1天数据的影响，而第n-1天的数据受n-2天的影响
对于这种情况，你最好使用折线图而不是蜡烛图。（如何将多个蜡烛图相互叠加在一起而不使图表混乱？） 在下面的代码中，我获取了一些其他科技公司的股票数据，并把它们的调整收盘价格绘制在了一起。 ? ? ?...实际上，一些交易员做出的策略几乎完全基于图表（他们属于"技术人员"，因为基于在图表中查找模式的交易策略是被称为技术分析的贸易规则的一部分）。现在，让我们考虑如何才能找到股票的趋势。...对于序列xt以及时刻t，q天均线表示过去q天股价的均值：也就是说，如果MAtq表示t时刻的q天均线，那么： ? 移动均线平滑了数据序列，并有助于识别股市的发展趋势。...短期均线具有较小的q值，比较紧密地跟随股票的趋势发展，而长期均线的q值较大，进而使得均线对股票波动的响应较小，而且更加平稳。 pandas提供了轻松计算移动均线的功能。...其中，20天均线对局部变化最为敏感，而200天均线对局部变化最不敏感。在这里，200天均线表明股票整体呈熊市行情：股票随着时间的推移趋势向下。
今天，我们用更严谨的学术态度来解决这个问题。例如：移动平均、线性回归、KNN、Auto ARIMA和Prophet的预测范围为1年，而LSTM的预测范围为1天。...1、问题陈述 我们的目标是使用前N天的数据（即预测范围= 1）预测Vanguard Total Stock Market ETF（VTI）的每日调整收盘价 。...如果你仔细观察，你会发现每一天的预测（红叉）仅仅是前一天的值（绿叉）。 ? 3、移动平均线 在移动平均法中，预测值将是前N个值的平均值。这意味着我们将当前复权收盘价设置为前N天复权收盘价的平均值。...使用的显著特征是过去N天的复权收盘价，以及过去N天的成交量。除了这些特征，我们还可以做一些特征工程。...我们将构建的其他功能包括： 过去N天，最高价和最低价每天的差值 过去N天，开盘价和收盘价每天的差值 在构建这个模型的过程中，学到了一个有趣的事情，那就是特征缩放对于模型的正常工作是非常重要的。
随机指标的计算方法基于股价在一定时间内的最高价和最低价，以及最近一天（或最近一周）的收盘价。随机指标的数值范围在 0 到 100 之间，一般将 80 和 20 作为超买和超卖的阈值。...计算14天期间的下降动向平均值（-DM14），即将每日的下降动向值相加，再除以14。4. 计算14天期间的平均真实波幅（ATR14），即将每日的真实波幅相加，再除以14。5....计算14天期间的上升动向平均值（+DM14），即将每日的上升动向值相加，再除以14。4. 计算14天期间的平均真实波幅（ATR14），即将每日的真实波幅相加，再除以14。5....公式如下：MOM = 当前价格 - N 个周期前的价格MOM 的值为正数，则表示资产价格在过去 N 个周期内上涨；MOM 的值为负数，则表示资产价格在过去 N 个周期内下跌。...ATR 根据一定的算法计算出一段时间内价格的波动范围，通常使用 14 天的时间周期作为默认值。具体来说，ATR 的计算方法如下：1. 首先，计算当日的 TR（True Range）。
在Kaggle上有过去几年比特币详细到每分钟的价格数据（以及其他一些相关的特征，可以在另外一篇博客中看到）。但是如果采用这个时间颗粒度，其中的噪音可能会掩盖真正的信号，所以我们以天为颗粒度。...、当日最低价），重新安排了新的列：close_off_high代表当天收盘价格和最高价格的差值，-1和1的值分别代表收盘价格与每日最低或者最高价格相等。...* m的表格，n和m分别代表时间点/行和列）。...我们可将模型的输出结果视为每日的收盘价，而不是相对的变化。...因此，如果我们想去比较这两个模型，就需要多次运行（大约25次）之后获取模型误差的估计值，测试集中实际和预测的收盘价之间差值的绝对值记为误差。
预处理数据——只需从其余的值中减去第一个值，使其等于 0，然后删除该列。将第一个 X 小时数作为您的训练数据。我从 4 小时开始，这意味着 239 个时间点（第 240 个是您要预测的时间点）。...然后，通过除以 100 来缩放数字，以获得大致在 [0,1] 范围内的数字。要创建二进制目标变量，只需将收盘价与开盘价进行比较，如果收盘价更高，我们编码为 1，否则为 0。...此外，您可能想尝试使用 tsmoothie 的 LOWESS 来平滑时间序列.它在大局中没有太大变化。这是一个每日时间序列及其平滑版本的图： ?...，而是获取时间序列的间隔（模型的 HP 有多少个间隔），并找到一些特殊的特征 像每个人的平均值、偏差和斜率这样的统计数据，并将它们用作特征。...这意味着保留时间戳的顺序，而如果您只是将每个时间戳视为一个独立的特征，那么您的算法并不关心它们的排列顺序。然后将这些特征交给 DecisionTreeClassifier。
period = "monthly", # 此参数计算每月收益 col_rename = "nflx_returns") 绘制Netflix的每日和每月收益图表...# 我们将使用折线图获取每日收益 ggplot(aes(x = date, y = nflx_returns)) + geom_line() + theme_classic() + 查看Netflix...的每日收益图表后，我们可以得出结论，收益波动很大，并且股票在任何一天都可以波动+/- 5％。...，而不是黑色 在FAANG股票中，苹果的波动最小，而Facebook和Netflix的波动最大。...计算多只股票的累计收益 通常，我们希望看到过去哪种投资产生了最佳效果。为此，我们可以计算累积结果。下面我们比较自2013年以来所有FAANG股票的投资结果。哪项是自2013年以来最好的投资？
计算单个股票的每日和每月收益率 一旦我们从Yahoo Finance下载了收盘价，下一步便是计算收益。我们将再次使用tidyquant包进行计算。...# 我们将使用折线图获取每日收益 ggplot(aes(x = date, y = nflx_returns)) + geom_line() + theme_classic() + ?...查看Netflix的每日收益图表后，我们可以得出结论，收益波动很大，并且股票在任何一天都可以波动+/- 5％。为了了解收益率的分布，我们可以绘制直方图。...在10年左右的时间里，在Qwickster惨败期间投资损失了其价值的50％。在这段时期内，很少有投资者能够坚持投资。...，而不是黑色 ?
其中 *inputs 是一个 M x N 的 numpy 数组，M 是窗口的长度，而 N 是资产的个数。...注意 * 符号表示这个 inputs 可以是任意数目，这个数目由你想获取特征的个数决定（即 BoundColumns 的个数） self 是子类的实例本身 today 是一个包含时间戳的数据帧，...compute() 函数就在这些时间戳上运行 asset_ids 是一组资产的整数型 ID，ID 的个数等于 inputs 的列数 N out 是一组大小为 N 的空数组，里面的元素最终由 compute...() 函数来填满 在流水线里的 CustomFactor 子类下面的实例会每天执行 compute() 函数，下面我们自定义标准差因子来计算资产过去 5 天的收盘价的标准差。...天前的收盘价除以最新的收盘价，其中 n 等于 window_length。
period = "monthly", # 此参数计算每月收益 col_rename = "nflx_returns")绘制Netflix的每日和每月收益图表...# 我们将使用折线图获取每日收益 ggplot(aes(x = date, y = nflx_returns)) + geom_line() + theme_classic() +查看Netflix...的每日收益图表后，我们可以得出结论，收益波动很大，并且股票在任何一天都可以波动+/- 5％。...，而不是黑色在FAANG股票中，苹果的波动最小，而Facebook和Netflix的波动最大。...计算多只股票的累计收益通常，我们希望看到过去哪种投资产生了最佳效果。为此，我们可以计算累积结果。下面我们比较自2013年以来所有FAANG股票的投资结果。哪项是自2013年以来最好的投资？
# 我们将使用折线图获取每日收益 ggplot(aes(x = date, y = nflx_returns)) + geom_line() + theme_classic...() + 查看Netflix的每日收益图表后，我们可以得出结论，收益波动很大，并且股票在任何一天都可以波动+/- 5％。...有了事后分析的力量， 自2009年以来，_可以_用1美元的投资赚取85美元。但据我们所知，说起来容易做起来难。在10年左右的时间里，在Qwickster惨败期间投资损失了其价值的50％。...，而不是黑色 在FAANG股票中，苹果的波动最小，而Facebook和Netflix的波动最大。...计算多只股票的累计收益 通常，我们希望看到过去哪种投资产生了最佳效果。为此，我们可以计算累积结果。下面我们比较自2013年以来所有FAANG股票的投资结果。哪项是自2013年以来最好的投资？
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