❶ 时间序列模型 - 也谈其在计量经济学中的应用1
金融数据，特别是股票市场数据，一个显着特性是其时效性。股票预测目标基于过去的价格预测未来价格，因此时间序列模型（Time Series Models）用于分析与预测，也就是时间序列模型。
股票价格，首先，讨论收盘价格的含义。股票价格分为开盘价与收盘价。在计算价格趋势时，通常使用开盘价与收盘价进行比较，但价格突变不应记录为正常趋势，因此调整价格以获得平滑趋势。
时间序列模型涉及难度较高的统计模型，相关学习资源较少。这类模型适用于统计学分析，包括自回归模型（AutoRegression model, AR）、滑动平均模型（moving average model, MA）与高级模型ARMA（AutoRegressive Moving Average）与ARIMA（AutoRegressive Integrated Moving Average）。
自回归模型（AR）假设数据稳定，即将未来数据预测基于过去某几项数据。例如预测周三数据时，使用周二与周一数据。模型通过线性回归方法估计预测系数。以一组股票数据为例，从第四天开始，使用线性回归得到前三天价格预测第四天价格的模型。预测结果基于通过显着性检验（p值小于0.05）的参数。
滑动平均模型（MA）基于数据稳定假设，当前数据是过去一段时间的平均值加上随机噪声。模型计算当前数据为前两天数据平均值。Python中使用numpy模块的convolve函数实现滑动平均算法。
高级模型ARMA结合自回归与滑动平均，ARIMA在此基础上增加差分（I）操作，用于获取稳定数据集。差分计算相邻时间点数值差异。Python中利用statsmodels模块实现这些模型。
研究时，数据稳定性至关重要，可通过Augmented Dickey Fuller Test验证。理解并应用这些模型有助于金融分析与决策。
❷ 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。
❸ intel公司股票的时间序列分析
因特尔公司，一家以研发CPU处理器为主的美国公司，也是全球最大的个人计算机和CPU制造商，拥有50年的产品创新和市场领导历史。本文选取了1998年11月28日至2018年11月28日的日数据收益率，对其进行了时间序列分析。
（一）数据可视化
从图2.1可见，股票的收盘价呈现上涨趋势，但2000年后有一波下跌，表明序列是非平稳的。
图2.2展示了开盘价和收盘价数据之间的相关散点图，当价格低于40时，开盘价和收盘价之间的差距不大，但价格高于40时，两者之间的差距波动加大。
将原序列取对数查分后的数据，即股票的收益率，画出时序图。
（二）平稳性检验
通过acf、pacf和单位根诊断图检验数据是否为白噪声、单位根平稳ARCH效应。结果表明，序列是平稳的，可以进行ARIMA模型定阶。
（三）ARCH模型的建立
1. 均值模型的建立
通过arima函数自动定阶建立arima(1,0,2)的均值模型。
2. ARCH模型的建立
建立arch(1,1)模型，得到的参数如图2.11。
3. 模型的检验
通过Box-Ljung(p-value > 0.05)的检验，可知该模型的残差为一个白噪声序列，因此该模型是合理的。
4. 模型预测
预测五期后的值分别为：-0.000199，-0.000254,0.00005566,0.000248,0.000368。从预测效果来看，波动并不大，说明英特尔公司的市场价波动小，运营稳定。
##将上面结果改为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、结论
本案例选取了1998年11月28日至2018年11月28日的日数据收益率进行数据分析。对数据建模（ARCH、GARCH模型），得出该数据服从模型。预测五期后的值分别为：-0.000199，-0.000254,0.00005566,0.000248,0.000368。从预测效果来看，波动并不大，说明英特尔公司的市场价波动小，运营稳定。
❹ 看股票用什么坐标
看股票使用的坐标是时间序列坐标。
详细解释如下：
在看股票走势图或分析股票数据时，常用的坐标系统是时间序列坐标。时间序列坐标是一种基于时间变化的坐标体系，其中横轴代表时间，纵轴代表股票价格或者其他相关的股票数据。
在这种坐标下，投资者可以清晰地看到股票价格的变动趋势。例如，通过日K线图，投资者可以看到每日股票的开盘价、收盘价、最高价和最低价，从而判断股票的走势和趋势。此外，时间序列坐标还可以帮助投资者分析股票价格的波动周期、支撑位和压力位等重要信息。这对于制定投资策略和进行交易决策具有重要意义。
除了时间序列坐标，有时在分析股票时还会使用其他类型的坐标轴，如价格百分比坐标等。但这些坐标轴主要用于特定的分析场景或特殊的数据展示需求。对于大多数投资者而言，时间序列坐标是最直观、最常用的坐标系统，因为它能清晰地展示股票的时间演变过程和价格走势。
总之，当观察和分析股票时，通常会使用基于时间变化的时间序列坐标。这种坐标系统有助于投资者直观地了解股票的走势、趋势以及价格波动情况，从而做出更明智的投资决策。
❺ 请股票高手给我解释一下江恩时间序列的奥秘
一、啥时买，啥时卖？
A、什么时候买入股票
1、大盘相对低点时买入股票。一般股民想在最低点买入股票，实际上这是办不到的（即使做到也是偶然的），能做到大盘相对低点，或者说是大盘处于低位，这时入市比较安全。
2、个股价位处于低位时买入股票。
3、证券营业部里投资者已稀稀拉拉时买入股票。
B、买什么股票
1、买有稳定业绩的绩优股。买股票一定要看准股票业绩。该买的股票业绩要稳定，千万不要买业绩大起大落的股票（业绩大起大落的股票适于炒作，不适于工薪阶层投资）避免股票业绩下降，股价下降，深度套牢，难以解放。
2、买成长性好的高科技股。这个前提既是高科技又具有成长性，否则，干脆不要买。
3、与左邻右舍相比较，属于价位相对低的股票。如有几个股票行业性质相同，业绩差不多，盘子基本相同，而其中一只价位偏低，市盈率低，那么这个股票可以介入。
总之，买股票要再三考虑、分批建仓。当在大盘低迷时，某股票业绩稳定，价位低的股票就可开始分散分批建仓。
C、什么时候卖出股票
1、自己设定一个盈利点。如盈利20％出局，假如某一股票10元，该股票涨到12元多一点即可卖出。
2、自己设定一个止损点。如亏损8-10％卖出。
3、当大盘进入某一高位时，当证券市场里人头济济时，就应该卖出。
4、卖出时要果断