金融时序预测:状态空间模型和卡尔曼滤波(附代码)

量化投资与机器学习 发布于 2020-01-15 13:36:12

标星★置顶公众号 爱你们♥ 作者:arit Maitra编译:1+1=6
0前言时间序列由四个主要成分组成: 季节变化、趋势变化、周期变化和随机变化。在今天的推文中,我们将使用状态空间模型对单变量时间序列数据进行预测分析。该模型具有连续的隐状态和观测状态。

1状态空间模型基于状态空间模型对问题进行了结构分析。该系列是由不同的组成部分,如趋势、季节、周期、变化以及解释变量和干预分别建模,然后放在状态空间模型中。
数据基于1986年以来的Schlumberger Limited历史数据。

在这里,为了方便计算,我采用了月(12个月)频率,你也可以尝试天(252天/年)的频率。下面由密度和正态 QQ 图组成的分布图清楚地显示了数据分布的非正态性。描述性统计:

2平稳性 ( 点击阅读全文 )

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预测:要降价了!

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