Ⅰ 時間序列模型預測模型支持哪個python版本
時間序列預測分析就是利用過去一段時間內某事件時間的特徵來預測未來一段時間內該事件的特徵。這是一類相對比較復雜的預測建模問題，和回歸分析模型的預測不同，時間序列模型是依賴於事件發生的先後順序的，同樣大小的值改變順序後輸入模型產生的結果是不同的。
舉個栗子：根據過去兩年某股票的每天的股價數據推測之後一周的股價變化；根據過去2年某店鋪每周想消費人數預測下周來店消費的人數等等
Ⅱ 用Python 進行股票分析 有什麼好的入門書籍或者課程嗎
個人覺得這問題問的不太對，說句不好的話，你是來搞編程的還是做股票的。
當然，如果題主只是用來搜集資料，看數據的話那還是可以操作一波的，至於python要怎麼入門，個人下面會推薦一些入門級的書籍，通過這些書籍，相信樓主今後會有一個清晰的了解（我們以一個完全不會編程的的新手來看待）。
《Learn Python The Hard Way》，也就是我們所說的笨辦法學python，這絕對是新手入門的第一選擇，裡面話題簡練，是一本以練習為導向的教材。有淺入深，而且易懂。
其它的像什麼，《Python源碼剖析》，《集體智慧編程》，《Python核心編程（第二版）》等題主都可以適當的選擇參讀下，相信都會對題主有所幫助。
最後，還是要重復上面的話題，炒股不是工程學科，它有太多的變數，對於現在的智能編程來說，它還沒有辦法及時的反映那些變數，所以，只能當做一種參考，千萬不可過渡依賴。
結語：pyhton相對來說是一種比較高端的學科，需要有很強的邏輯能力。所以入門是非常困難的，如果真的要學習，是需要很大的毅力去堅持下去的，而且不短時間就能入門了，要有所心理准備。
Ⅲ +請問python 帶有系統辨識或者時間序列分析的軟體包嗎
昨天才回答過這個問題..你可以再搜搜的 Gauss消去法的分析。 其包括兩個過程： 消去過程：把方程組系數矩陣A化為同解的上三角矩陣； 回代過程：按相反的順序，從xn至x1逐個求解上三角方程組。 %高斯消去法的MATLAB程序 function x=gauss(a,b); %編寫高斯消去法函數 %a表示方程組的系數矩陣，b表示方程組的值 %X表示最終的輸出結果，即方程組的解 n=length(b); %計算方程組的維數 %下面的程序在不斷的消去，直到變成a變成上三角矩陣未知 for k=1:n-1 for i=k+1:n a(i,k)=a(i,k)/a(k,k); for j=k+1:n a(i,j)=a(i,j)-a(i,k)*a(k,j); end b(i)=b(i)-a(i,k)*b(k); end end %表示高斯消去法的回帶過程 x=zeros(n,1); x(n)=b(n)/a(n,n); for k=n-1:-1:1 s=b(k); for j=k+1:n s=s-a(k,j)*x(j); end x(k)=s/a(k,k); end 實例驗證： %調用編好的消去法函數 A=[1,2,3;2,2,3;-1,-3,10];B=[0,3,2];gauss(A,B) ans = 3.0000 -1.5517 0.0345 A=[1,2,3;2,2,3;-1,-3,10];B=[0,3,2];x=gauss(A,B) x = 3.0000 -1.5517 0.0345 A*x %反代求解進行比較 ans = 0.0000 3.0000 2.0000
Ⅳ 如何用python 取所有股票一段時間歷史數據
各種股票軟體，例如通達信、同花順、大智慧，都可以實時查看股票價格和走勢，做一些簡單的選股和定量分析，但是如果你想做更復雜的分析，例如回歸分析、關聯分析等就有點捉襟見肘，所以最好能夠獲取股票歷史及實時數據並存儲到資料庫，然後再通過其他工具，例如SPSS、SAS、EXCEL或者其他高級編程語言連接資料庫獲取股票數據進行定量分析，這樣就能實現更多目的了。
Ⅳ 用Python 進行股票分析 有什麼好的入門書籍或者課程嗎
概率炒股法：
用python獲取股票價格，如tushare，如果發現股票當天漲幅在大盤之上（2點30到2點50判斷），買入持有一天，下跌當天就別買，你可以用概率論方法，根據資金同時持有5支，10支或20支，這樣不怕停盤影響，理論上可以跑贏大盤。
還有一種是操作etf，如大盤50 etf,300 etf,中小板etf,創業板etf，當天2.30分判斷那個etf上漲就買入那支，不上漲什麼都不買，持有一天，第二天如是。
Ⅵ python怎麼分析所有股票
在 Python的QSTK中，是通過 s_datapath 變數，定義相應股票數據所在的文件夾。一般可以通過 QSDATA 這個環境變數來設置對應的數據文件夾。
具體的股票數據來源，例如滬深、港股等市場，你可以使用免費的WDZ程序輸出相應日線、5分鍾數據到 s_datapath 變數所指定的文件夾中。然後可使用 Python的QSTK中，qstkutil.DataAccess進行數據訪問。
Ⅶ python如何對時間序列
importtime
t="2017-11-2417:30:00"
#將其轉換為時間數組
timeStruct=time.strptime(t,"%Y-%m-%d%H:%M:%S")
#轉換為時間戳:
timeStamp=int(time.mktime(timeStruct))
print(timeStamp)
Ⅷ ARIMA時間序列建模過程——原理及python實現
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=20742
時間序列被定義為一系列按時間順序索引的數據點。時間順序可以是每天，每月或每年。
以下是一個時間序列示例，該示例說明了從1949年到1960年每月航空公司的乘客數量。
最受歡迎的見解
1.在python中使用lstm和pytorch進行時間序列預測
2.python中利用長短期記憶模型lstm進行時間序列預測分析
3.使用r語言進行時間序列（arima，指數平滑）分析
4.r語言多元copula-garch-模型時間序列預測
5.r語言copulas和金融時間序列案例
6.使用r語言隨機波動模型sv處理時間序列中的隨機波動
7.r語言時間序列tar閾值自回歸模型
8.r語言k-shape時間序列聚類方法對股票價格時間序列聚類
9.python3用arima模型進行時間序列預測
Ⅸ 如何用python做時間序列分析
不知道你要怎麼定義波峰波谷不過最簡單的演算法波峰就是大於臨近兩點值的點，波谷就是小於臨近兩點值的點for i in range(1,len(a)-1): if (a.loc[i,0]
Ⅹ 如何用python計算某支股票持有90天的收益率
defget(self,get,money):
print「ATM:」
print「yourmoneyis+「,self.get,」%aday
self.today=self.money*(self.get/100)+self.money
print「nowyouhave」,self.today
self.tomorrow=self.today*(self.get/100)+self.today
print「tomorrowyouwellhave」,self.tomorrow
get(50,10000)
這個代碼會給你1天後和2天後的余額，如果要顯示九十天，還請您自己打完