时间序列数据库股票

1. 这是用股票收盘价形成的时间序列数据线性回归模型，求大神帮忙进行回归诊断！

还诊断啥 你看看那R-squared，这模型能用吗 然后回归系数也没有通过显着性检验

2. 非平稳时间序列可以预测股票走势吗

一般把非平稳时间序列转化为平稳时间序列的方法是取n阶差分法。

比如举个例子，假设xt本身是不平稳的时间序列，如果xt～I(1) ,也就是说x的1阶差分是平稳序列。
那么 xt的1阶差分dxt=x(t)-x(t-1) 就是平稳的序列 这时dt=x(t-1)

如果xt～I(2)，就是说xt的2阶差分是平稳序列的话
xt的1n阶差分dxt=x(t)-x(t-1) 这时xt的1阶差分依然不平稳，
那么 对xt的1阶差分再次差分后，
xt的2阶差分ddxt=dxt-dxt（t-1）便是平稳序列 这时dt=-x(t-1)-dxt（t-1）

n阶的话可以依次类推一下。

3. 小白怎么看股票的时间序列图

看不懂怎么买卖股票呢？现在机会来了，微量中国就是给小白用户提供的平台，在微量中国进行股票选择，不需要你学会看k线图，也不需要你懂分时图，直接根据收益选择策略就可以进行炒股了，很方便，求采

4. 应用计量经济学时间序列分析在股票预测上有多大的作用

作用没有想象中的大，你可以用股票的滞后变量来进行回归分析，滞后2~3期就够了，不过数据必须具体点，最好细分到每季度、每月的上证指数，还有时间上怎么也要十年左右吧！

我以前在论文附录中做过分析，数据都是自己按季度整理的，挺麻烦的呢，如果需要的话就发给你~

还有就是，我觉得写关于股票的预测方面的实际用处并不是很大，毕竟股票的影响因素太多，单单的凭借以前的走势而预期太不好了。。我自己也炒股票，就像那些macd、kdj之类的指标根本就起不到太大的作用，如果那个能预期的话，股市岂不就成了提款机了？现在你做的这个就像是那些指标一样，要知道，股市是活的，人是活的，而指标确实死的！说这么多的意思就是股市不是能简单预测的，你做的那个用处不大。。

如果你想做的话，建议换个题目，我当时的写的是对弗里德曼的货币需求理论在中国市场的分析。你可以写写货币供应量对通货膨胀的时滞性，分析下在我国市场的滞后期大概是多少~数据在国家统计局和中国人民银行都可以找到的，样本空间一定要足够大，在对滞后变量分析时候主要考虑各自的T检验是否通过，一般从通过之后大概就是那个的滞后期！这个比较直接反而有些许用处~
要是能分析出国家的一般性政策对实体市场的影响就更好了，更有用了~

呵呵，以上只是自己的建议~有什么其他的问题就给我留言吧~

5. 时间序列在股市有哪些应用

时间序列分析在股票市场中的应用
摘要
在现代金融浪潮的推动下,越来越多的人加入到股市,进行投资行为,以期得到丰厚的回报,这极大促进了股票市场的繁荣。而在这种投资行为的背后,越来越多的投资者逐渐意识到股市预测的重要性。
所谓股票预测是指:根据股票现在行情的发展情况地对未来股市发展方向以及涨跌程度的预测行为。这种预测行为只是基于假定的因素为既定的前提条件为基础的。但是在股票市场中,行情的变化与国家的宏观经济发展、法律法规的制定、公司的运营、股民的信心等等都有关联,因此所谓的预测难于准确预计。
时间序列分析是经济预测领域研究的重要工具之一,它描述历史数据随时间变化的规律,并用于预测经济数据。在股票市场上,时间序列预测法常用于对股票价格趋势进行预测,为投资者和股票市场管理管理方提供决策依据。

6. 股票价格在哪里可以免费查询

一般的股票软件都能查的。
如果炒股只关注股价的涨跌，却不关注自己需要付出的成本，基本上都不太能赚到钱，学姐今天就和大家来个全方位的剖析。建议大家仔细阅读下午，千万别错过最后一点，80%的股民曾在上面吃过亏。
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印花税、过户费和佣金都是投资股票需要缴纳的费用。
印花税：只有在卖股票的时候才会收取大家的印花税，比例为卖股票的成交金额的0.001，最终交给税局。
过户费：过户费顾名思义就是指在股票成交后，过户时所需支付证券登记清算机构的费用，先交给券商。A股常以成交金额0.002%的比例来收取相应的费用，不论买方还是卖方都要支付。
佣金：佣金指的是券商收取股民的一笔费用，是股民交易中成本最大的一部分，不论买方还是卖方都要支付。目前在普通开户佣金上最高的是成交金额的千分之三，但也存在着超低佣金。
要是每股的价格是10元，购入10000股，如果佣金按最高的千分之三计算，这么入手股票的总成本就达到了302元，不考虑盈亏的情况下，402元是卖出去的总成本，短暂的一次买卖，就有704元的总交易成本。

认真观察就能够发现，佣金占据了大部分的本钱。若是交易金额相对来说比较大，并且很经常交易，经过时间的沉淀，看似不起眼的佣金也变得多了起来。
原因是无法调整印花税和过户费，所以为了节省成本，不少聪明的投资者都懂得从账户下手，就去寻找一些低佣金的开户方法。为了能够使大家花最少的时间去了解，实现低佣开户的方法仅需点击链接，落实整个开户流程不用太多时间，最多十几分钟：点击获取低佣金免费开户渠道
可是单有低佣账户还是差点，股市的交易中，最好不要频繁地交易，多数时间中，钱经常就在交易中亏损了，所以大家尽量不要盲目操作，尽可能多观察，瞧好了机会，然后再下手。
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应答时间：2021-09-23，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

7. 时序数据库是什么解决什么问题的主要应用那些行业

什么是时序数据库

时序数据库全称为时间序列数据库。时间序列数据库主要用于指处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。主要用于存储周期性的采集各种实时监控信息。

特点

垂直写，水平读

数据点写入分散，且数据量巨大

热点数据明显

8. 对股票收盘价进行时间序列分析，预测其下一个交易日的收盘价,并与实际收盘价格进行对比

股票投资的分析这么复杂啊，先问问老师有依据这个买股票没，再回答。

9. 时间序列分析方法

时间序列是指一组在连续时间上测得的数据，其在数学上的定义是一组向量x(t), t=0,1,2,3,...，其中t表示数据所在的时间点，x(t)是一组按时间顺序（测得）排列的随机变量。包含单个变量的时间序列称为单变量时间序列，而包含多个变量的时间序列则称为多变量。

时间序列在很多方面多有涉及到，如天气预报，每天每个小时的气温，股票走势等等，在商业方面有诸多应用，如：

下面我们将通过一个航班数据来说明如何使用已有的工具来进行时间序列数据预测。常用来处理时间序列的包有三个：

对于基于AR、MA的方法一般需要数据预处理，因此本文分为三部分：

通过简单的初步处理以及可视化可以帮助我们有效快速的了解数据的分布（以及时间序列的趋势）。

观察数据的频率直方图以及密度分布图以洞察数据结构，从下图可以看出：

使用 statsmodels 对该时间序列进行分解，以了解该时间序列数据的各个部分，每个部分都代表着一种模式类别。借用 statsmodels 序列分解我们可以看到数据的主要趋势成分、季节成分和残差成分，这与我们上面的推测相符合。

如果一个时间序列的均值和方差随着时间变化保持稳定，则可以说这个时间序列是稳定的。

大多数时间序列模型都是在平稳序列的前提下进行建模的。造成这种情况的主要原因是序列可以有许多种（复杂的）非平稳的方式，而平稳性只有一种，更加的易于分析，易于建模。

在直觉上，如果一段时间序列在某一段时间序列内具有特定的行为，那么将来很可能具有相同的行为。譬如已连续观察一个星期都是六点出太阳，那么可以推测明天也是六点出太阳，误差非常小。

而且，与非平稳序列相比，平稳序列相关的理论更加成熟且易于实现。

一般可以通过以下几种方式来检验序列的平稳性：

如果时间序列是平稳性的，那么在ACF/PACF中观测点数据与之前数据点的相关性会急剧下降。

下图中的圆锥形阴影是置信区间，区间外的数据点说明其与观测数据本身具有强烈的相关性，这种相关性并非来自于统计波动。

PACF在计算X(t)和X(t-h)的相关性的时候，挖空在（t-h，t）上所有数据点对X(t)的影响，反应的是X(t)和X(t-h)之间真实的相关性（直接相关性）。

从下图可以看出，数据点的相关性并没有急剧下降，因此该序列是非平稳的。

如果序列是平稳的，那么其滑动均值/方差会随着时间的变化保持稳定。

但是从下图我们可以看到，随着时间的推移，均值呈现明显的上升趋势，而方差也呈现出波动式上升的趋势，因此该序列是非平稳的。

一般来讲p值小于0.05我们便认为其是显着性的，可以拒绝零假设。但是这里的p值为0.99明显是非显着性的，因此接受零假设，该序列是非平稳的。

从上面的平稳性检验我们可以知道该时间序列为非平稳序列。此外，通过上面1.3部分的序列分解我们也可以看到，该序列可分解为3部分：

我们可以使用数据转换来对那些较大的数据施加更大的惩罚，如取对数、开平方根、立方根、差分等，以达到序列平稳的目的。

滑动平均后数据失去了其原来的特点（波动式上升），这样损失的信息过多，肯定是无法作为后续模型的输入的。

差分是常用的将非平稳序列转换平稳序列的方法。ARIMA中的 'I' 便是指的差分，因此ARIMA是可以对非平稳序列进行处理的，其相当于先将非平稳序列通过差分转换为平稳序列再来使用ARMA进行建模。

一般差分是用某时刻数值减去上一时刻数值来得到新序列。但这里有一点区别，我们是使用当前时刻数值来减去其对应时刻的滑动均值。

我们来看看刚刚差分的结果怎么样。

让我们稍微总结下我们刚刚的步骤：

通过上面的3步我们成功的将一个非平稳序列转换成了一个平稳序列。上面使用的是最简单的滑动均值，下面我们试试指数滑动平均怎么样。

上面是最常用的指数滑动平均的定义，但是pandas实现的指数滑动平均好像与这个有一点区别，详细区别还得去查pandas文档。

指数滑动均值的效果看起来也很差。我们使用差分+指数滑动平均再来试试吧。

在上面我们通过 取log+(指数)滑动平均+差分 已经成功将非平稳序列转换为了平稳序列。

下面我们看看，转换后的平稳序列的各个成分是什么样的。不过这里我们使用的是最简单的差分，当前时刻的值等于原始序列当前时刻的值减去原始序列中上一时刻的值，即： x'(t) = x(t) - x(t-1)。

看起来挺不错，是个平稳序列的样子。不过，还是检验一下吧。

可以看到，趋势(Trend)部分已基本被去除，但是季节性(seasonal)部分还是很明显，而ARIMA是无法对含有seasonal的序列进行建模分析的。

在一开始我们提到了3个包均可以对时间序列进行建模。

为了简便，这里 pmdarima 和 statsmodels.tsa 直接使用最好的建模方法即SARIMA，该方法在ARIMA的基础上添加了额外功能，可以拟合seasonal部分以及额外添加的数据。

在使用ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）模型前，我们先简单了解下这个模型。这个模型其实可以包括三部分，分别对应着三个参数（p, d, q）：

因此ARIMA模型就是将AR和MA模型结合起来然后加上差分，克服了不能处理非平稳序列的问题。但是，需要注意的是，其仍然无法对seasonal进行拟合。

下面开始使用ARIMA来拟合数据。

（1） 先分训练集和验证集。需要注意的是这里使用的原始数据来进行建模而非转换后的数据。

（2）ARIMA一阶差分建模并预测

（3）对差分结果进行还原

先手动选择几组参数，然后参数搜索找到最佳值。需要注意的是，为了避免过拟合，这里的阶数一般不太建议取太大。

可视化看看结果怎么样吧。

（6）最后，我们还能对拟合好的模型进行诊断看看结果怎么样。

我们主要关心的是确保模型的残差（resial）部分互不相关，并且呈零均值正态分布。若季节性ARIMA（SARIMA）不满足这些属性，则表明它可以进一步改善。模型诊断根据下面的几个方面来判断残差是否符合正态分布：

同样的，为了方便，我们这里使用 pmdarima 中一个可以自动搜索最佳参数的方法 auto_arima 来进行建模。

一般来说，在实际生活和生产环节中，除了季节项，趋势项，剩余项之外，通常还有节假日的效应。所以，在prophet算法里面，作者同时考虑了以上四项，即：

上式中，

更多详细Prophet算法内容可以参考 Facebook 时间序列预测算法 Prophet 的研究 。

Prophet算法就是通过拟合这几项，然后把它们累加起来得到时间序列的预测值。

Prophet提供了直观且易于调整的参数：

Prophet对输入数据有要求：

关于 Prophet 的使用例子可以参考 Prophet example notebooks

下面使用 Prophet 来进行处理数据。

参考：
Facebook 时间序列预测算法 Prophet 的研究
Prophet example notebooks
auto_arima documentation for selecting best model
数据分析技术：时间序列分析的AR/MA/ARMA/ARIMA模型体系
https://github.com/advaitsave/Introction-to-Time-Series-forecasting-Python
时间序列分析
My First Time Series Comp (Added Prophet)
Prophet官方文档： https://facebookincubator.github.io