❶ 時間序列模型 - 也談其在計量經濟學中的應用1
金融數據，特別是股票市場數據，一個顯著特性是其時效性。股票預測目標基於過去的價格預測未來價格，因此時間序列模型（Time Series Models）用於分析與預測，也就是時間序列模型。
股票價格，首先，討論收盤價格的含義。股票價格分為開盤價與收盤價。在計算價格趨勢時，通常使用開盤價與收盤價進行比較，但價格突變不應記錄為正常趨勢，因此調整價格以獲得平滑趨勢。
時間序列模型涉及難度較高的統計模型，相關學習資源較少。這類模型適用於統計學分析，包括自回歸模型（AutoRegression model, AR）、滑動平均模型（moving average model, MA）與高級模型ARMA（AutoRegressive Moving Average）與ARIMA（AutoRegressive Integrated Moving Average）。
自回歸模型（AR）假設數據穩定，即將未來數據預測基於過去某幾項數據。例如預測周三數據時，使用周二與周一數據。模型通過線性回歸方法估計預測系數。以一組股票數據為例，從第四天開始，使用線性回歸得到前三天價格預測第四天價格的模型。預測結果基於通過顯著性檢驗（p值小於0.05）的參數。
滑動平均模型（MA）基於數據穩定假設，當前數據是過去一段時間的平均值加上隨機雜訊。模型計算當前數據為前兩天數據平均值。Python中使用numpy模塊的convolve函數實現滑動平均演算法。
高級模型ARMA結合自回歸與滑動平均，ARIMA在此基礎上增加差分（I）操作，用於獲取穩定數據集。差分計算相鄰時間點數值差異。Python中利用statsmodels模塊實現這些模型。
研究時，數據穩定性至關重要，可通過Augmented Dickey Fuller Test驗證。理解並應用這些模型有助於金融分析與決策。
❷ 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。
❸ intel公司股票的時間序列分析
因特爾公司，一家以研發CPU處理器為主的美國公司，也是全球最大的個人計算機和CPU製造商，擁有50年的產品創新和市場領導歷史。本文選取了1998年11月28日至2018年11月28日的日數據收益率，對其進行了時間序列分析。
（一）數據可視化
從圖2.1可見，股票的收盤價呈現上漲趨勢，但2000年後有一波下跌，表明序列是非平穩的。
圖2.2展示了開盤價和收盤價數據之間的相關散點圖，當價格低於40時，開盤價和收盤價之間的差距不大，但價格高於40時，兩者之間的差距波動加大。
將原序列取對數查分後的數據，即股票的收益率，畫出時序圖。
（二）平穩性檢驗
通過acf、pacf和單位根診斷圖檢驗數據是否為白雜訊、單位根平穩ARCH效應。結果表明，序列是平穩的，可以進行ARIMA模型定階。
（三）ARCH模型的建立
1. 均值模型的建立
通過arima函數自動定階建立arima(1,0,2)的均值模型。
2. ARCH模型的建立
建立arch(1,1)模型，得到的參數如圖2.11。
3. 模型的檢驗
通過Box-Ljung(p-value > 0.05)的檢驗，可知該模型的殘差為一個白雜訊序列，因此該模型是合理的。
4. 模型預測
預測五期後的值分別為：-0.000199，-0.000254,0.00005566,0.000248,0.000368。從預測效果來看，波動並不大，說明英特爾公司的市場價波動小，運營穩定。
##將上面結果改為E-GARCH模型
fit.spec <- ugarchspec(variance.model = list(model = "eGARCH", garchOrder = c(1, 1)), mean.model = list(armaOrder = c(0, 0), include.mean = TRUE), distribution.model = "norm")
fit <- ugarchfit(data = intc_ts, spec = fit.spec)
plot(fit,which='all)
三、結論
本案例選取了1998年11月28日至2018年11月28日的日數據收益率進行數據分析。對數據建模（ARCH、GARCH模型），得出該數據服從模型。預測五期後的值分別為：-0.000199，-0.000254,0.00005566,0.000248,0.000368。從預測效果來看，波動並不大，說明英特爾公司的市場價波動小，運營穩定。
❹ 看股票用什麼坐標
看股票使用的坐標是時間序列坐標。
詳細解釋如下：
在看股票走勢圖或分析股票數據時，常用的坐標系統是時間序列坐標。時間序列坐標是一種基於時間變化的坐標體系，其中橫軸代表時間，縱軸代表股票價格或者其他相關的股票數據。
在這種坐標下，投資者可以清晰地看到股票價格的變動趨勢。例如，通過日K線圖，投資者可以看到每日股票的開盤價、收盤價、最高價和最低價，從而判斷股票的走勢和趨勢。此外，時間序列坐標還可以幫助投資者分析股票價格的波動周期、支撐位和壓力位等重要信息。這對於制定投資策略和進行交易決策具有重要意義。
除了時間序列坐標，有時在分析股票時還會使用其他類型的坐標軸，如價格百分比坐標等。但這些坐標軸主要用於特定的分析場景或特殊的數據展示需求。對於大多數投資者而言，時間序列坐標是最直觀、最常用的坐標系統，因為它能清晰地展示股票的時間演變過程和價格走勢。
總之，當觀察和分析股票時，通常會使用基於時間變化的時間序列坐標。這種坐標系統有助於投資者直觀地了解股票的走勢、趨勢以及價格波動情況，從而做出更明智的投資決策。
❺ 請股票高手給我解釋一下江恩時間序列的奧秘
一、啥時買，啥時賣？
A、什麼時候買入股票
1、大盤相對低點時買入股票。一般股民想在最低點買入股票，實際上這是辦不到的（即使做到也是偶然的），能做到大盤相對低點，或者說是大盤處於低位，這時入市比較安全。
2、個股價位處於低位時買入股票。
3、證券營業部里投資者已稀稀拉拉時買入股票。
B、買什麼股票
1、買有穩定業績的績優股。買股票一定要看準股票業績。該買的股票業績要穩定，千萬不要買業績大起大落的股票（業績大起大落的股票適於炒作，不適於工薪階層投資）避免股票業績下降，股價下降，深度套牢，難以解放。
2、買成長性好的高科技股。這個前提既是高科技又具有成長性，否則，乾脆不要買。
3、與左鄰右舍相比較，屬於價位相對低的股票。如有幾個股票行業性質相同，業績差不多，盤子基本相同，而其中一隻價位偏低，市盈率低，那麼這個股票可以介入。
總之，買股票要再三考慮、分批建倉。當在大盤低迷時，某股票業績穩定，價位低的股票就可開始分散分批建倉。
C、什麼時候賣出股票
1、自己設定一個盈利點。如盈利20％出局，假如某一股票10元，該股票漲到12元多一點即可賣出。
2、自己設定一個止損點。如虧損8-10％賣出。
3、當大盤進入某一高位時，當證券市場里人頭濟濟時，就應該賣出。
4、賣出時要果斷