阿里云文档 2025-08-15

多媒体分析Python SDK文档

PAI多媒体分析支持通过Python SDK调用各项算法服务。本文为您介绍多媒体分析Python SDK的接口详情以及使用Python SDK调用算法服务和查询结果的示例。

阿里云文档 2024-09-10

DataV-Note Python分析

Notebook目前支持Python语言的代码编写和运行。通过Python,您可以根据您的分析思路编写代码,打印运行结果、绘制图表和绘制表格。本文介绍分析单元中的Python分析功能。

文章 2024-04-28 来自:开发者社区

python用回归、arima、随机森林、GARCH模型分析国债期货波动性、收益率、价格预测

全文链接:http://tecdat.cn/?p=31123 分析师:Yihan Mao 本文为客户提供咨询,让个人购买人员了解美国国债期货的特性,以便于进行个人投资及管理。 任务/目标 由于国债期货的方便,可以快速交易,所以无论是用来投机还是用来对冲风险都有很好的作用效果。我们提取美国国债期货的数据,进行波动性,收益率上的分析,并进行价格预测...

python用回归、arima、随机森林、GARCH模型分析国债期货波动性、收益率、价格预测
文章 2024-04-23 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(下)

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列(中):https://developer.aliyun.com/article/1490525 我们绘制模型残差。 SPY最佳模型残...

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列(下)
文章 2024-04-23 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(中)

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列(上):https://developer.aliyun.com/article/1490523 AR(1) 模型,ALPHA = 0.6 正如预期的那样,我们模拟的 AR(1) 模型的分布是正常的。滞后值之间存...

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列(中)
文章 2024-04-23 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(上)

原文链接:http://tecdat.cn/?p=24092 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...

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列(上)
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。 ...

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列4
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...

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列3
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? ...

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列2
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。 ...

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列1

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