A. 股票數據分析方法
股票價格的漲跌，簡單來說，供求決定價格，買的人多價格就漲，賣的人多價格就跌。做成買賣不平行的原因是多方面的，影響股市的政策面、基本面、技術面、資金面、消息面等，是利空還是利多，升多了會有所調整，跌多了也會出現反彈，這是不變的規律。
B. 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。
C. 時間序列分析的基本步驟
時間序列建模基本步驟是：
①用觀測、調查、統計、抽樣等方法取得被觀測系統時間序列動態數據。
②根據動態數據作相關圖，進行相關分析，求自相關函數。相關圖能顯示出變化的趨勢和周期，並能發現跳點和拐點。跳點是指與其他數據不一致的觀測值。如果跳點是正確的觀測值,在建模時應考慮進去,如果是反常現象，則應把跳點調整到期望值。拐點則是指時間序列從上升趨勢突然變為下降趨勢的點。如果存在拐點，則在建模時必須用不同的模型去分段擬合該時間序列，例如採用門限回歸模型。
③辨識合適的隨機模型,進行曲線擬合,即用通用隨機模型去擬合時間序列的觀測數據。對於短的或簡單的時間序列，可用趨勢模型和季節模型加上誤差來進行擬合。對於平穩時間序列，可用通用ARMA模型（自回歸滑動平均模型）及其特殊情況的自回歸模型、滑動平均模型或組合-ARMA模型等來進行擬合。當觀測值多於50個時一般都採用ARMA模型。對於非平穩時間序列則要先將觀測到的時間序列進行差分運算，化為平穩時間序列，再用適當模型去擬合這個差分序列。
D. 如何用excel做時間序列分析法
如下實例用季節性預測求2005年各季度用電量，把數據輸入到excel中
輸入原始數據，計算三點平滑值，消除季節變動和不規則變動，保留長期趨勢。
計算方法：2136=（435+2217+3756）/3
1122.33=（2217+3756+394）/3........以此類推。
計算季節性指標：季節性指標=用電量÷三點滑動值。
計算季節性指標校正值：
校正系數=4÷季節性指標之和=4÷5.525=0.72
校正後季節性指標=季節性指標*校正系數
求預測模型：求出S1和s2同時也利用公式算出at和bt，α取0.2。
計算公式可參照下列表格也可自行網路。
求預測模型為：
求預測值。以2004年第4季度為基期，套用公式計算預測2005年各季度的旅遊人數
第一季度：y=（6433.89+486.61*1）*0.42=2906.61
第二季度：y=（6433.89+3486.61*2）*0.99=13273.04
第三季度：y=（6433.89+3486.61*3）*2.15=36321.50
第四季度：y=（6433.89+3486.61*4）*0.44 =8967.35
由此可以計算出2005年全年度的遊客人數預測值為：
y=四個季度相加=61468.49 （10的四次方千瓦）
E. 怎樣對數據進行時間序列分析，請問有哪些要點
按時間排序，您要做什麼表
F. 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。
G. 應用時間序列分析有哪幾種方法
時間序列分析常用的方法：趨勢擬合法和平滑法。
1、趨勢擬合法就是把時間作為自變數，相應的序列觀察值作為因變數，建立序列值隨時間變化的回歸模型的方法。包括線性擬合和非線性擬合。
線性擬合的使用場合為長期趨勢呈現出線形特徵的場合。參數估計方法為最小二乘估計。
非線性擬合的使用場合為長期趨勢呈現出非線形特徵的場合。其參數估計的思想是把能轉換成線性模型的都轉換成線性模型，用線性最小二乘法進行參數估計。實在不能轉換成線性的，就用迭代法進行參數估計。
2、平滑法是進行趨勢分析和預測時常用的一種方法。它是利用修勻技術，削弱短期隨機波動對序列的影響，使序列平滑化，從而顯示出長期趨勢變化的規律 。
(7)股票數據如何做時間序列分析法擴展閱讀
時間序列分析的主要用途：
1、系統描述
根據對系統進行觀測得到的時間序列數據，用曲線擬合方法對系統進行客觀的描述。
2、系統分析
當觀測值取自兩個以上變數時，可用一個時間序列中的變化去說明另一個時間序列中的變化，從而深入了解給定時間序列產生的機理。
3、預測未來
一般用ARMA模型擬合時間序列，預測該時間序列未來值。
4、決策和控制
根據時間序列模型可調整輸入變數使系統發展過程保持在目標值上，即預測到過程要偏離目標時便可進行必要的控制。
H. 金融學中股票的時間序列用哪個數學模型分析
股票的數學模型只是技術分析之一，我們應該放棄以往重技術輕其他分析的方式，把重心放在股票基本面，消息面上。