① 這是用股票收盤價形成的時間序列數據線性回歸模型，求大神幫忙進行回歸診斷！
還診斷啥 你看看那R-squared，這模型能用嗎 然後回歸系數也沒有通過顯著性檢驗
② 基於時間序列分析的股票價格短期預測，這個開題報告怎麼弄，收費的就不用麻煩了
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③ 時間序列在股市有哪些應用
時間序列分析在股票市場中的應用
摘要
在現代金融浪潮的推動下,越來越多的人加入到股市,進行投資行為,以期得到豐厚的回報,這極大促進了股票市場的繁榮。而在這種投資行為的背後,越來越多的投資者逐漸意識到股市預測的重要性。
所謂股票預測是指:根據股票現在行情的發展情況地對未來股市發展方向以及漲跌程度的預測行為。這種預測行為只是基於假定的因素為既定的前提條件為基礎的。但是在股票市場中,行情的變化與國家的宏觀經濟發展、法律法規的制定、公司的運營、股民的信心等等都有關聯,因此所謂的預測難於准確預計。
時間序列分析是經濟預測領域研究的重要工具之一,它描述歷史數據隨時間變化的規律,並用於預測經濟數據。在股票市場上,時間序列預測法常用於對股票價格趨勢進行預測,為投資者和股票市場管理管理方提供決策依據。
④ 基於時間序列分析的股票價格優勢趨勢預測的sas的程序
如果你指的是momentum，即動量交易的話，這個是一個搞金融學asset pricing常用的方法，你可以去找這方面的文獻，有告訴你怎麼編程思路的。我們有這樣的程序，但是除非是研究合作，不可能共享出來的。
⑤ 怎麼看待用時間序列來預測某支股票走勢
莊家分析方法：莊家炒股票也要獲利。同樣是買、賣的差價獲利。與散戶不同的是，他可以控制股票的走勢和價格，也就是說散戶獲利是靠期待股價上漲，而莊家則是自己拉動股價上漲。 所以，莊家炒作包括四部分：建倉、拉高、整理、出貨。所謂的「洗盤」，多為吃貨。一般是吃、拉、出三部曲。
莊家建倉一般要選擇股價較低時，而且希望越低越好，他恨不得砸兩個板再買。所以，「拉高吃貨」之類，以及股價已經創新高還說是吃貨，等等，千萬別信。吃貨結束之後，一般會有一個急速的拉升過程。一旦一隻股票開始大漲，它就脫離了安全區，隨時都有出貨的可能。所以我的中線推薦一律是在低位。 當莊家認為出貨時機未到時，就需要在高位進行橫盤整理，一般是打個差價，散戶容易誤認為出貨。 莊家出貨一般要做頭部，頭部的特點是成交量大，振幅大，除非趕上大盤做頭，一般個股的頭部時間都在1個月以上。
莊家分析方法是一種綜合分析方法，不能單看圖形，也要參考技術，還得注意股票的基本面和一些外圍情況
⑥ 非平穩時間序列可以預測股票走勢嗎
一般把非平穩時間序列轉化為平穩時間序列的方法是取n階差分法。
比如舉個例子，假設xt本身是不平穩的時間序列，如果xt～I(1) ,也就是說x的1階差分是平穩序列。
那麼 xt的1階差分dxt=x(t)-x(t-1) 就是平穩的序列 這時dt=x(t-1)
如果xt～I(2)，就是說xt的2階差分是平穩序列的話
xt的1n階差分dxt=x(t)-x(t-1) 這時xt的1階差分依然不平穩，
那麼 對xt的1階差分再次差分後，
xt的2階差分ddxt=dxt-dxt（t-1）便是平穩序列 這時dt=-x(t-1)-dxt（t-1）
n階的話可以依次類推一下。
⑦ 如何用R 語言 建立 股票價格的時間序列
在下想用R語言對股票價格進行時間序列分析。
問題出在第一步，如何將股票價格轉換為時間序列。
我想用的語句是 pri <- ts (data, start=(), frequency= )
但是我不知道frequency 項該如何填？
因為股票的交易日是一周五天的。 那麼這個frequency 該如何設置呢？
我知道通常frequency= 12 為月度數據，frequency= 4 為季度數據，frequency= 1 為年度數據 但日數據怎麼寫我就不知道了
初學R語言，還望各位大俠多多幫助。
⑧ 在用時間序列分析股票時，如果連續兩天收盤價一樣，為什麼要剔除一天的數據
謝謝你,讓我知道還有時間序列這個東西
你認為時間序列研究資本市場有效果么,
⑨ 如何用Arma模型做股票估計
時間序列分析是經濟領域應用研究最廣泛的工具之一,它用恰當的模型描述歷史數據隨時間變化的規律,並分析預測變數值。ARMA模型是一種最常見的重要時間序列模型,被廣泛應用到經濟領域預測中。給出ARMA模型的模式和實現方法,然後結合具體股票數據揭示股票變換的規律性,並運用ARMA模型對股票價格進行預測。
選取長江證券股票具體數據進行實證分析
1.數據選取。
由於時間序列模型往往需要大樣本,所以這里我選取長江證券從09/03/20到09/06/19日開盤價,前後約三個月,共計60個樣本,基本滿足ARMA建模要求。
數據來源:大智慧股票分析軟體導出的數據(股價趨勢圖如下)
從上圖可看出有一定的趨勢走向,應為非平穩過程,對其取對數lnS,再觀察其平穩性。
2.數據平穩性分析。
先用EVIEWS生成新序列lnS並用ADF檢驗其平穩性。
(1)ADF平穩性檢驗,首先直接對數據平穩檢驗,沒通過檢驗,即不平穩。
可以看出lnS沒有通過檢驗,也是一個非平穩過程,那麼我們想到要對其進行差分。
(2)一階差分後平穩性檢驗,ADF檢驗結果如下,通過1%的顯著檢驗,即數據一階差分後平穩。
可以看出差分後,明顯看出ADF Test Statistic 為-5.978381絕對值是大於1%的顯著水平下的臨界值的,所以可以通過平穩性檢驗。
3.確定適用模型,並定階。可以先生成原始數據的一階差分數據dls,並觀測其相關系數AC和偏自相關系數PAC,以確定其是為AR,MA或者是ARMA模型。
(1)先觀測一階差分數據dls的AC和PAC圖。經檢驗可以看出AC和PAC皆沒有明顯的截尾性,嘗試用ARMA模型,具體的滯後項p,q值還需用AIC和SC具體確定。
(2)嘗試不同模型,根據AIC和SC最小化的原理確定模型ARMA(p,q)。經多輪比較不同ARMA(p,q)模型,可以得出相對應AIC 和 SC的值。
經過多次比較最終發現ARMA(1,1)過程的AIC和SC都是最小的。最終選取ARIMA(1,1,1)模型作為預測模型。並得出此模型的具體表達式為:
DLS t = 0.9968020031 DLS (t-1)- 1.164830718 U (t-1) + U t
4.ARMA模型的檢驗。選取ARIMA(1,1,1)模型,定階和做參數估計後,還應對其殘差序列進行檢驗,對其殘差的AC和Q統計檢驗發現其殘差自相關基本在0附近,且Q值基本通過檢驗,殘差不明顯存在相關,即可認為殘差中沒有包含太多信息,模型擬合基本符合。
5.股價預測。利用以上得出的模型,然後對長江證券6月22日、23日、24日股價預測得出預測值並與實際值比較如下。
有一定的誤差,但相比前期的漲跌趨勢基本吻合,這里出現第一個誤差超出預想的是因為6月22日正好是禮拜一,波動較大,這里正驗證了有研究文章用GARCH方法得出的禮拜一波動大的結果。除了禮拜一的誤差大點,其他日期的誤差皆在接受范圍內。
綜上所述,ARMA模型較好的解決了非平穩時間序列的建模問題,可以在時間序列的預測方面有很好的表現。藉助EViews軟體,可以很方便地將ARMA模型應用於金融等時間序列問題的研究和預測方面,為決策者提供決策指導和幫助。當然,由於金融時間序列的復雜性,很好的模擬還需要更進一步的研究和探討。在後期,將繼續在這方面做出自己的摸索。
⑩ 怎樣用時間序列預測股票走勢
莊家分析方法：莊家炒股票也要獲利。同樣是買、賣的差價獲利。與散戶不同的是，他可以控制股票的走勢和價格，也就是說散戶獲利是靠期待股價上漲，而莊家則是自己拉動股價上漲。 所以，莊家炒作包括四部分：建倉、拉高、整理、出貨。所謂的「洗盤」，多為吃貨。一般是吃、拉、出三部曲。
莊家建倉一般要選擇股價較低時，而且希望越低越好，他恨不得砸兩個板再買。所以，「拉高吃貨」之類，以及股價已經創新高還說是吃貨，等等，千萬別信。吃貨結束之後，一般會有一個急速的拉升過程。一旦一隻股票開始大漲，它就脫離了安全區，隨時都有出貨的可能。所以我的中線推薦一律是在低位。 當莊家認為出貨時機未到時，就需要在高位進行橫盤整理，一般是打個差價，散戶容易誤認為出貨。 莊家出貨一般要做頭部，頭部的特點是成交量大，振幅大，除非趕上大盤做頭，一般個股的頭部時間都在1個月以上。
莊家分析方法是一種綜合分析方法，不能單看圖形，也要參考技術，還得注意股票的基本面和一些外圍情況。