时间序列设计,时间序列设计又称为

想知道时间序列设计和一些有关于时间序列设计又称为吗？接下来让小编带你了解一下关于大家都关心的话题。

时光飞逝

在金融领域，如果说数据的组织方式最重要，那就一定是“时间序列”。从股价格到国内生产总值数据再到企业财务数据，它们都随着时间的推移而不断变化。按照时间顺序，将不同时间点观测到的变量的不同值组织起来，形成一个序列，称为“时间序列”。

本文介绍了“时间序列”、其常用的分析方法以及其背后的金融思维。

什么是时间序列？

假设要观察和测量一个变量xt或一组变量xt并获得变量x1,x2,xn在一系列时间t1,t2,的观测值。tn，这组数字构成了一个时间序列。

例如，某只股从2018年1月1日到2018年8月8日的每日收盘价就构成了一个时间序列。国家统计局每季度公布的GDP增速也构成了一个时间序列。

时间序列往往具有以下特点

趋势时间序列在较长时间内持续向上或向下的变化。

季节性变化一年内重复发生的时间序列的周期性变化。它是气候条件、生产条件、节假日、人们的生活习惯等多种因素综合作用的结果。

周期性变化时间序列中不定长度的周期性变化。周期性波动的周期可以持续一段时间，但与趋势不同的是，它不会朝一个方向持续移动，而是在上升和下降之间交替。

不规则变化时间序列中的随机变化，不包括趋势、季节性变化和周期性变化。时间序列通常混合着不规则的波动，在时间序列中产生波浪或振荡运动。仅包含随机波动的序列也称为平稳序列。

在时间序列的各种属性中，平稳性尤为重要。从广义上讲，所谓平稳时间序列是指序列的均值和方差不发生系统性变化，严格排除周期性变化。让我们看一个例子。

时间序列样本

上图中的第一个子图是今年上证指数的收盘价，它是一个非平稳的时间序列。第二副图是上证指数每日涨跌幅，涨幅明显。更加稳定；第3、4个子图依次对第二个子图的时间序列求微分，随着差分的进行，均值和方差变得基本平稳，使其成为平稳时间序列。

在数学中，平稳性有两个层次的定义。这里我们用通用语言简单概括一下。

颜萍萍时间序列中相同长度的两个子段具有相同的联合分布。表示时间序列的时间变换不变性。

弱平稳时间序列均值恒定，并且相同长度的两个子段之间的协方差相同。

在金融数据中，我们通常所说的平稳序列是指弱平稳序列。如果时间序列不平稳，通常可以通过一次或多次差分运算将其转换为弱平稳或近弱平稳时间序列。

现在，大家了解时间序列平稳性这个直观的概念就足够了，我们稍后会用到它。

如何表达时间序列

从信号和系统的角度来看，时间序列可以被认为是信号的时序适应。因此，不同的时间序列可能有不同的采样频率。

采样频率

一般来说，金融数据的采样频率为

实时来自股或期货市场的实时价格数据（也称为报价数据）是当今最常用的金融时间序列。

分钟常用的交易数据包括1分钟、5分钟、30分钟、60分钟价格数据，常用于技术分析。

每日开盘后，交易数据形成当日收盘价，据此计算当日各种技术指标和每股数据，如20日均价、股价等。与收入的比率。

月度经济数据中，国家统计局公布月度房地产开发投资、进出口数据、发电量、社会消费品零售总额、城镇固定资产投资、特定工业增加值等宏观经济数据。尺寸及以上。Masu。

通过历史数据，您可以调整模型参数。在此基础上，可以预测未来的价格。

相关性

当您将相关性应用于两个或多个不同的时间序列时，您可以获得序列之间的相关系数。

资本资产定价模型可以通过股价格的收盘价序列和指数的收盘序列进行相关性分析，得到它们之间的贝塔系数。这个值非常有用，因为它可以让你直观地了解股价格的上涨/下跌与市场指数的上涨/下跌之间的相关性强弱，并且可以用来计算对冲操作中的风险敞口。

招商银行沪深300指数贝塔系数

总结

时间序列是金融数据的主要表示形式，必须充分理解和掌握，才能从数据中提取有价值的模式和信息。

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