『壹』 對股票收盤價進行時間序列分析，預測其下一個交易日的收盤價,並與實際收盤價格進行對比
股票投資的分析這么復雜啊，先問問老師有依據這個買股票沒，再回答。
『貳』 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
『叄』 時間序列數據比如GDP怎樣消除價格因素的影響
用名義GDP除以價格指數（GDP消減指數），就可以得到實際GDP了。
『肆』 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。
『伍』 股票風險預測時，如何才能知道預測結果是否正確
隨著機器學習和人工智慧的興起，預測：只需幾行代碼，就可以在初露頭角的數據愛好者處輕松訪問最新模型，且他們已經准備好隨時攻克可能遇到的一切任務。
但是一知半解是危險的，雖然機器學習的大部分可以歸因於統計和編程，但同樣重要的是領域知識，但它往往被忽略。這一點在投資領域最為明顯。
金融時間序列數據的信噪比一直都非常低，這種細微差別令人難以置信，從業人員花費了大量的精力來嘗試實現難以捉摸的目標，但只有少數成功。因此，需要對數據進行更深入的了解，並且找出其成功的共通之處。
很多項目都是從選擇一隻股票開始的，這只股票通常是蘋果(Apple)或亞馬遜(Amazon)等科技公司的股票，原因很簡單，這些公司眾所周知，並在消費者的日常生活中根深蒂固。
這是有問題的，因為選股不是一個任意的過程，它是投資決策過程的一部分，本身需要一個模型。
以蘋果為例，如果我們將其表現與更廣泛的標准普爾500指數(SP 500)進行對比，我們會發現蘋果的表現比該指數高出近60%。
乍一看，EWMA對標普500指數的預測非常准確，但如果我們仔細觀察市場下滑的時期，就會發現情況並非看上去那樣。
盡管藍線和橙線似乎緊密相連，但EWMA策略僅能融合過去的信息，即它只包含了過去的信息，無法應對日內波動的信息，因此往往導致它預測上漲，但實際是下跌，反之亦然。在此期間採取這種策略，其表現將遜於標普500指數。
結論
在開始一個股票預測項目之前，特別是在你打算投入實際資金的項目之前，先對這個主題做一些研究並了解數據是有好處的。
如果結果好得令人難以置信。由於參與者的數量越來越多，而且參與者的水平也越來越高，市場在價格發現方面極其有效，尤其是在股票方面。
盡管這可能不會排除潛在機會的可能性，但這意味著需要比即時可用的演算法和標准預處理技術更多的努力才能找到它。
『陸』 影響股票價格的直接原因
影響股票價格變動的因素很多，但基本上可分為以下三類：市場內部因素，基本面因素，政策因素。
（1）市場內部因素它主要是指市場的供給和需求，即資金面和籌碼面的相對比例，如一定階段的股市擴容節奏將成為該因素重要部分。
（2）基本面因素包括宏觀經濟因素和公司內部因素，宏觀經濟因素主要是能影響市場中股票價格的因素，包括經濟增長，經濟景氣循環，利率，財政收支，貨幣供應量，物價，國際收支等，公司內部因素主要指公司的財務狀況。
（3）政策因素是指足以影響股票價格變動的國內外重大活動以及政府的政策，措施，法令等重大事件，政府的社會經濟發展計劃，經濟政策的變化，新頒布法令和管理條例等均會影響到股價的變動
『柒』 如何確定股指期貨時間序列對股票指數時間序列影響的滯後性
應該要糾正你的觀念，股指期貨和期權，對應股票指數有的不是滯後性而是前瞻性。你要想股指期貨是哪些資金在運作的就應該明白。好吧我直接說吧，在運作股指期貨的基本都是大資金以及技術高手。多以基金和游資大鱷為主。他們的消息嗅覺是最靈敏的，往往股票市場一片平靜，他們已經聞到了不一樣的味道，然後在高杠桿的股指期貨市場做出提前反應，從而獲取暴利。目前國內的股指期貨被限制開倉，參考意義已經沒有之前的大了，你要看股指期貨對A股指數的波動時間關系，建議你去看新加坡的A50期指，買賣的標的就是上證A股指數。國外和國內的大資金都在那裡操作。
『捌』 股票中收益波動率是什麼意思,怎麼計算
股票波動率：波動率是指標的資產投資回報率的變化程度，有實際波動率和歷史波動率之分。它是江恩理論的一個重要內容，在期貨期權市場的指導意義較股票市場更大。
實際波動率
實際波動率又稱作未來波動率，它是指對期權有效期內投資回報率波動程度的度量，由於投資回報率是一個隨機過程，實際波動率永遠是一個未知數。或者說，實際波動率是無法事先精確計算的，人們只能通過各種辦法得到它的估計值。
歷史波動率
歷史波動率是指投資回報率在過去一段時間內所表現出的波動率，它由標的資產市場價格過去一段時間的歷史數據（即St的時間序列資料）反映。這就是說，可以根據{St}的時間序列數據，計算出相應的波動率數據，然後運用統計推斷方法估算回報率的標准差，從而得到歷史波動率的估計值。顯然，如果實際波動率是一個常數，它不隨時間的推移而變化，則歷史波動率就有可能是實際波動率的一個很好的近似。
波動率計算方法
1、上升趨勢的波動率計算方法是：在上升趨勢中，底部與底部的距離除以底部與底部的相隔時間，取整。上升波動率=（第二個底部-第一個底部）/兩底部的時間距離。
2、下降趨勢的波動率計算方法是：在下降趨勢中，頂部與頂部的距離除以頂部與頂部的相隔時間，取整。並用它們作為坐標刻度在紙上繪制。下降波動率=（第二個頂部-第一個頂部）/兩頂部的時間距離。
(8)股票價格時間序列的去噪擴展閱讀：
股票收益率是反映股票收益水平的指標
1、是反映投資者以現行價格購買股票的預期收益水平。它是年現金股利與現行市價之比率。本期股利收益率=(年現金股利/本期股票價格)*100%。
2、股票投資者持有股票的時間有長有短，股票在持有期間獲得的收益率為持有期收益率。持有期收益率=[(出售價格-購買價格)/持有年限+現金股利]/購買價格*100%。
3、公司進行拆股必然導致股份增加和股價下降，正是由於拆股後股票價格要進行調整，因而拆股後的持有期收益率也隨之發生變化。
拆股後持有期收益率=(調整後的資本所得/持有期限+調整後的現金股利)/調整後的購買價格*100%。
『玖』 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。
『拾』 含有雜訊的時間序列如何去除雜訊
根據雜訊的特徵，沒有有固定的辦法
一般情況是白雜訊， 在帶寬內分布均勻，只能通過低通或帶通提高信噪比，就是AR或ARMA。
存在於頻率一段處的雜訊，而信號是寬頻的，可以用帶限濾波器。
如非平穩的， 要用短時傅里葉法或小波降噪、魏格納變換等。