Ⅰ 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。
Ⅱ 應用計量經濟學時間序列分析在股票預測上有多大的作用
作用沒有想像中的大，你可以用股票的滯後變數來進行回歸分析，滯後2~3期就夠了，不過數據必須具體點，最好細分到每季度、每月的上證指數，還有時間上怎麼也要十年左右吧！
我以前在論文附錄中做過分析，數據都是自己按季度整理的，挺麻煩的呢，如果需要的話就發給你~
還有就是，我覺得寫關於股票的預測方面的實際用處並不是很大，畢竟股票的影響因素太多，單單的憑藉以前的走勢而預期太不好了。。我自己也炒股票，就像那些macd、kdj之類的指標根本就起不到太大的作用，如果那個能預期的話，股市豈不就成了提款機了？現在你做的這個就像是那些指標一樣，要知道，股市是活的，人是活的，而指標確實死的！說這么多的意思就是股市不是能簡單預測的，你做的那個用處不大。。
如果你想做的話，建議換個題目，我當時的寫的是對弗里德曼的貨幣需求理論在中國市場的分析。你可以寫寫貨幣供應量對通貨膨脹的時滯性，分析下在我國市場的滯後期大概是多少~數據在國家統計局和中國人民銀行都可以找到的，樣本空間一定要足夠大，在對滯後變數分析時候主要考慮各自的T檢驗是否通過，一般從通過之後大概就是那個的滯後期！這個比較直接反而有些許用處~
要是能分析出國家的一般性政策對實體市場的影響就更好了，更有用了~
呵呵，以上只是自己的建議~有什麼其他的問題就給我留言吧~
Ⅲ 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。
Ⅳ 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。
Ⅳ 時間序列分析預測法優缺點
時間序列分析預測法有兩個特點：
①時間序列分析預測法是根據市場過去的變化趨勢預測未來的發展，它的前提是假定事物的過去會同樣延續到未來。事物的現實是歷史發展的結果，而事物的未來又是現實的延伸，事物的過去和未來是有聯系的。市場預測的時間序列分析法，正是根據客觀事物發展的這種連續規律性，運用過去的歷史數據，通過統計分析，進一步推測市場未來的發展趨勢。市場預測中，事物的過去會同樣延續到未來，其意思是說，市場未來不會發生突然跳躍式變化，而是漸進變化的。
時間序列分析預測法的哲學依據，是唯物辯證法中的基本觀點，即認為一切事物都是發展變化的，事物的發展變化在時間上具有連續性，市場現象也是這樣。市場現象過去和現在的發展變化規律和發展水平，會影響到市場現象未來的發展變化規律和規模水平；市場現象未來的變化規律和水平，是市場現象過去和現在變化規律和發展水平的結果。
需要指出，由於事物的發展不僅有連續性的特點，而且又是復雜多樣的。因此，在應用時間序列分析法進行市場預測時應注意市場現象未來發展變化規律和發展水平，不一定與其歷史和現在的發展變化規律完全一致。隨著市場現象的發展，它還會出現一些新的特點。因此，在時間序列分析預測中，決不能機械地按市場現象過去和現在的規律向外延伸。必須要研究分析市場現象變化的新特點，新表現，並且將這些新特點和新表現充分考慮在預測值內。這樣才能對市場現象做出既延續其歷史變化規律，又符合其現實表現的可靠的預測結果。
②時間序列分析預測法突出了時間因素在預測中的作用，暫不考慮外界具體因素的影響。時間序列在時間序列分析預測法處於核心位置，沒有時間序列，就沒有這一方法的存在。雖然，預測對象的發展變化是受很多因素影響的。但是，運用時間序列分析進行量的預測，實際上將所有的影響因素歸結到時間這一因素上，只承認所有影響因素的綜合作用，並在未來對預測對象仍然起作用，並未去分析探討預測對象和影響因素之間的因果關系。因此，為了求得能反映市場未來發展變化的精確預測值，在運用時間序列分析法進行預測時，必須將量的分析方法和質的分析方法結合起來，從質的方面充分研究各種因素與市場的關系，在充分分析研究影響市場變化的各種因素的基礎上確定預測值。
需要指出的是，時間序列預測法因突出時間序列暫不考慮外界因素影響，因而存在著預測誤差的缺陷，當遇到外界發生較大變化，往往會有較大偏差，時間序列預測法對於中短期預測的效果要比長期預測的效果好。因為客觀事物，尤其是經濟現象，在一個較長時間內發生外界因素變化的可能性加大，它們對市場經濟現象必定要產生重大影響。如果出現這種情況，進行預測時，只考慮時間因素不考慮外界因素對預測對象的影響，其預測結果就會與實際狀況嚴重不符。
Ⅵ 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。
Ⅶ 請股票高手給我解釋一下江恩時間序列的奧秘
這是江恩選擇過的周期，最可能出現變異點的地方，你在圖上照著這個指標用就行了。要究其源的話去找個羅盤來看，中心是一也是一波價格的起始點，依次逆時針螺旋往外數格子，這些數字就是價格大概率變異點，時間周期在羅盤上是固定的24個格子，所以數的時候可以不管它，這些數字多是在時間格子的季節變異點處，你知道一年四季24節氣吧？江恩理論理論上很完美，但是市場價格不像地球運動周期那樣有規律，不過漲跌力量的逐漸轉換和季節的輪換是一樣的都有時間上的順序和價格轉變上的過程，江恩理論是唯一的分析價的格理論中同時考慮時間空間的預測方法，懂了江恩理論你會延伸的了解很多很多的東西，江恩很喜歡中國的易經，他的風格也是源於易經，你可以去看看
Ⅷ 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
Ⅸ 哪種時間序列分析法可以用了分析股票
斐波那契算嗎
Ⅹ 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。