Python模型序列的相关内容

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

Python中利用长短期记忆模型LSTM进行时间序列预测分析 - 预测电力负荷数据

此示例中，神经网络用于使用2011年4月至2013年2月期间的数据预测公民办公室的电力消耗。每日数据是通过总计每天提供的15分钟间隔的消耗量来创建的。 LSTM简介 LSTM（或长短期记忆人工神经网络）允许分析具有长期依赖性的有序数据。当涉及到这项任务时，传统的神经网络体现出不足，在这方面，LSTM将用于预测这种情况下的电力消耗模式。与ARIMA等模型相比，L...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列4

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列3；https://developer.aliyun.com/article/1485073 自回归条件异方差模型 - ARCH(p) ARCH(p) 模型可以简单地认为是应用于时间序列方差的 AR(p) 模型。另一种思考方式是，我们的时间序列 _在时间 t_的方差取决于对先前时期方差的过去观察。 ...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列3

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列2:https://developer.aliyun.com/article/1485071 移动平均模型 - MA(q) MA(q) 模型与 AR(p) 模型非常相似。不同之处在于 MA(q) 模型是过去白噪声误差项的线性组合，而不是像 AR(p) 模型这样的过去观察的线性组合。MA 模型的目的是我们可以通...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列2

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列1:https://developer.aliyun.com/article/1485068 随机行走的一阶差分我们的定义成立，因为这看起来与白噪声过程完全一样。如果我们对 SPY 价格的一阶差分进行随机游走会怎么样？ ...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列1

前言在量化金融中，我学习了各种时间序列分析技术以及如何使用它们。通过发展我们的时间序列分析 (TSA) 方法组合，我们能够更好地了解已经发生的事情，_并对_未来做出更好、更有利的预测。示例应用包括预测未来资产收益、未来相关性/协方差和未来波动性。在我们开始之前，让我们导入我们的 Python 库。 ...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

PYTHON中用PROPHET模型对天气时间序列进行预测与异常检测

方法 Prophet异常检测使用了Prophet时间序列预测。基本的Prophet模型是一个可分解的单变量时间序列模型，结合了趋势、季节性和节假日效应。该模型预测还包括一个围绕估计的趋势部分的不确定性区间。另外，完全的贝叶斯推断也可以以增加计算量为代价。然后，不确定性区间的上限和下限值可以作为每个时间点的离群点阈值。首先，计算从观测值到最近的不确定度边界（上限或下限）的距离。如果观察值在...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

PYTHON用时变马尔可夫区制转换（MRS）自回归模型分析经济时间序列

本文提供了一个在统计模型中使用马可夫转换模型模型的例子，来复现Kim和Nelson（1999）中提出的一些结果。它应用了Hamilton（1989）的滤波器和Kim（1994）的平滑器。 %matplotlib inline import numpy as np import pand...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

Python随机波动率(SV)模型对标普500指数时间序列波动性预测

资产价格具有随时间变化的波动性（逐日收益率的方差）。在某些时期，收益率是高度变化的，而在其他时期则非常平稳。随机波动率模型用一个潜在的波动率变量来模拟这种情况，该变量被建模为随机过程。下面的模型与 No-U-Turn Sampler 论文中描述的模型相似，Hoffman (2011) p21。 ...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

【视频】Python和R语言使用指数加权平均(EWMA)，ARIMA自回归移动平均模型预测时间序列

链接视频：在Python和R语言中建立EWMA，ARIMA模型预测时间序列概述学习创建时间序列预测的步骤关注Dickey-Fuller检验和ARIMA（自回归移动平均）模型从理论上学习这些概念以及它们在python中的实现介绍时间序列（从现在起称为TS）被认为是数据科学领...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

Python用ARIMA和SARIMA模型预测销量时间序列数据

介绍 ARIMA模型是时间序列预测中一种常用的统计方法。指数平滑和ARIMA模型是时间序列预测中应用最为广泛的两种方法，它们是解决这一问题的补充方法。指数平滑模型是基于对数据趋势和季节性的描述，而ARIMA模型则是为了描述数据的自相关性。在讨论ARIMA模型之前，我们先来讨论平稳性的概念和时间序列的差分技术。平稳性平稳时间序列数据的性质不依赖于时间，这就是为...

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更新时间 2024-07-03 23:09:28

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分布式计算框架 MaxCompute MaxFrame

MaxCompute MaxFrame 是阿里云自研分布式计算框架，支持 Python 编程接口并可直接使用 MaxCompute 计算资源及数据接口，与 MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成 MaxCompute 完整 Python 开发生态。

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