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量化交易靠譜嗎?

效果不錯

!因此,期貨交易,選擇具有正收益的量化交易系統(tǒng),不僅可靠,而且將真正實現(xiàn)投資復(fù)利收益

時間序列回歸分析步驟?

時間序列建模的基本步驟如下:

①通過觀測、調(diào)查、統(tǒng)計、抽樣等方法獲取被觀測系統(tǒng)的時間序列動態(tài)數(shù)據(jù)。

②根據(jù)動態(tài)數(shù)據(jù),繪制相關(guān)圖,進(jìn)行相關(guān)分析,得到自相關(guān)函數(shù)。相關(guān)圖可以顯示出變化的趨勢和周期,找到跳躍點和拐點。跳變點是指與其他數(shù)據(jù)不一致的觀測值。如果跳變點是正確的觀測值,則應(yīng)在建模時加以考慮。如有異常,應(yīng)調(diào)整至預(yù)期值。拐點是指時間序列從上升趨勢突然變?yōu)橄陆第厔莸狞c。如果存在拐點,則必須采用不同的模型來擬合時間序列,如閾值回歸模型。

③確定合適的隨機模型并擬合曲線,即用一般隨機模型擬合時間序列的觀測數(shù)據(jù)。對于短時間或簡單的時間序列,可以采用趨勢模型和帶誤差的季節(jié)模型進(jìn)行擬合。對于平穩(wěn)時間序列,可采用一般ARMA模型(自回歸滑動平均模型)及其特殊的自回歸模型、滑動平均模型或組合ARMA模型進(jìn)行擬合。當(dāng)觀測值超過50個時,一般采用ARMA模型。對于非平穩(wěn)時間序列,通過差分運算將觀測到的時間序列轉(zhuǎn)換為平穩(wěn)時間序列,然后用適當(dāng)?shù)哪P蛯Σ罘中蛄羞M(jìn)行擬合。