【手把手教你】时间序列之日期处理时间序列是金融量化分析中最常见的数据类型，记录某一变量或特征沿着时间轴而取值，比如某只股票2008-2018年日收盘价。量化分析的一个重要环节之一是基于历史数据进行分析和挖掘，试图 从历史的维度探究某一事物的变化规律或发展趋势（做预测）。目前，时间序列分析理论已经相对成熟，包括一般统计分析（如平稳性、自相关、谱分析等）、统计建模和推断、时间序列预测（包括流行的机器学
时间序列建模的基本步骤如下：习题1 ．我国 1974～1981 年布的产量如表 11 所示。 2 ．1960～1982 年全国社会商品零售额如表 12 所示（单位：亿元）。 试用三次指数平滑法预测 1983 年和 1985 年全国社会商品零售额。3．某地区粮食产量（亿千克），从 1969～1983 年顺次为：3.78，4.19，4.83，5.46， 6.71，7.99，8.60
目录1. 时间戳转换2. 缺失值处理3. 去噪1）滚动平均值 2）傅里叶变换4. 异常点检测1）基于滚动统计的方法2）孤立森林3）K-means 聚类为了分析预处理结果，我们后续使用 Kaggle 的 Air Passenger 数据集。1. 时间戳转换时间序列数据通常以非结构化格式存在，即时间戳可能混合在一起并且没有正确排序。另外在大多数情况下，日期时间列具有默认的字符串数据类型，在对
时间序列的理论 u 平稳时间序列 时间序列平稳性定义： 平稳时间序列分为：自回归模型，滑动平均模型，自回归滑动平均模型 自回归模型：当前值由前p期值决定 滑动平均模型： 自回归滑动平均模型： 根据模
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2023-08-07 12:15:49
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1、时间序列基本规则法-周期因子法提取时间序列的周期性特征进行预测，参考：时间序列规则法快速入门
计算周期因子factors计算base预测=base*factors观察序列，当序列存在周期性时，可以用周期因子法做为baseline在天池竞赛-资金流入流出预测-挑战Baseline-天池大赛-阿里云天池，周期因子可以取得110分+的成绩，排名进500妥妥的。 2、线性回归-利用时间特征做
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2023-06-01 12:20:17
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©作者 | 董叶时间序列是一种特殊类型的数据集，其中随时间测量一个或多个变量。 例如天气变化， 股票价格变动，时间序列分析即是通过构建模型反映时间序列中包含的动态依存关系，并借以对未来发生的变化做预测。对最近7天的天气、明天收盘股价的预判。01 时间序列分析的模型分类目前发展的时间序列分析模型主要有三种：1.1 经典时间序列模型经典时间序列模型是一系列统计模型，例如自回归模型（AR）、整
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2023-08-02 22:54:21
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时间序列01时间序列模型介绍：时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。分析时间序列的方法构成数据分析的一个重要领域，即时间序列分析。时间序列根据所研究的依据不同，可有不同的分类。1．按所研究的对象的多少分，有一元时间序列和多元时间序列。2．按时间的连续性可将时间序列分为离散时间序列和连续时间序列两种。3．按序列的统计特性分，有平稳时间序列和非平稳时间序列。如果一个时间序列的概率
# 时间序列与机器学习
## 介绍
时间序列是一系列按时间顺序排列的数据点的集合。它在许多领域中具有重要的应用，例如金融分析、天气预报、股票预测等。机器学习是一种通过数据构建模型来做出预测或决策的方法。时间序列与机器学习的结合，可以帮助我们更好地理解和预测时间序列数据。
## 时间序列的特点
时间序列数据具有以下几个特点：
1. 时间依赖性：当前数据点的值与前一个或多个数据点的值相关。
## 机器学习时间序列异常检测流程
### 步骤概览
下面是机器学习时间序列异常检测的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 数据准备和预处理 |
| 步骤二 | 特征工程 |
| 步骤三 | 构建模型 |
| 步骤四 | 模型训练和调参 |
| 步骤五 | 异常检测和评估 |
### 步骤详细说明
#### 步骤一：数据准备和预处理
在这一步骤
原创
2023-08-16 15:49:42
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2017/7/1 17:34:07正文最早的时间序列分析可以追溯到 7000 年前的古埃及。古埃及人把尼罗河涨落的情况逐天记录下来，从而构成一个时间序列。对这个时间序列长期的观察使他们发现尼罗河的涨落非常有规律，由于掌握了涨落的规律，古埃及的农业迅速发展。这种从观测序列得到直观规律的方法即为描述性分析方法。在时间序列分析方法的发展历程中，经济、金融、工程等领域的应用始终起着重要的推动作用，时间序列
时间序列模型时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。分析时间序 列的方法构成数据分析的一个重要领域，即时间序列分析。 时间序列根据所研究的依据不同，可有不同的分类。 1．按所研究的对象的多少分，有一元时间序列和多元时间序列。 2．按时间的连续性可将时间序列分为离散时间序列和连续时间序列两种。 3．按序列的统计特性分，有平稳时间序列和非平稳时间序列。如果一个时间序列 的概率分布与
文章目录1.定义2.移动平均法、指数平滑法和季节模型1.移动平均法2.二次移动平均法及趋势移动平均法 1.定义时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。对时间序列进行观察研究，找寻它的发展规律，预测它将来的走势就是时间序列分析。时间序列根据所研究的依据不同，可有不同的分类。按所研究的对象的多少分，有一元时间序列和多元时间序列.按时间的连续性可将时间序列分为离散时间序列和连续时间
一、时间序列对比分析：1，时间序列及其分类： 1）同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的数列； 2）时间序列：绝对数序列-时期序列（在一段时间内），时点序列（某一瞬间时间点），相对数序列，平均数序列； 3）原则：一致性，时间长短/总体范围/指标内容/计算方法和口径；2，时间序列的水平分析： 1）发展水平：现象在不同时间上的观察值； 2）平均发展水平：序时平均；在一段时间内所达到的一般
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2023-09-06 09:29:07
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目录 一个引言定义确定性时间序列分析方法概述确定性时间序列模型类型移动平均法简单移动平均法 加权移动平均法 趋势移动平均法指数平滑法一次指数平滑法1．预测模型 2．加权系数的选择 3．初始值的确定二次指数平滑法三次指数平滑法指数平滑预测模型的评价一般自回归模型 AR(n) 白噪声序列移动平均模型 MA(m)自回归移动平均模型&
概述一般来说，谈及DL领域时序预测，首先大家会想到RNN类的模型，但RNN在网络加深时存在梯度消失和梯度爆炸问题。即使是后续的LSTM，在捕捉长期依赖上依然力不从心。再后面有了Amazon提出的DeepAR，是一种针对大量相关时间序列统一建模的预测算法，该算法使用递归神经网络 (RNN) 结合自回归(AR) 来预测标量时间序列，在大量时间序列上训练自回归递归网络模型，并通过预测目标在序列每个时间步
时间序列预测算法梳理（Arima、Prophet、Nbeats、NbeatsX、Informer）Arima1. 算法原理2. 算法实现Prophet1. 优点2. 算法实现3.算法api实现（fbprophet调api）Nbeats1. Nbeats优点2. Nbeats模型结构NbeatsXInformer参考： Arima1. 算法原理自回归滑动平均（Autoregressive inte
imetime series data mining主要包括decompose（分析数据的各个成分，例如趋势，周期性），prediction（预测未来的值），classification（对有序数据序列的feature提取与分类），clustering（相似数列聚类）等。时序数据prediction（forecast，预测）使用最广泛的两个算法： Holt-Winters 和 ARIMA。其它的常
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2023-09-17 13:55:39
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时间序列：统计指标的数值按照时间顺序排列的数列时间序列分析预测法：将预测目标历史数据按时间顺序排列，按时间变化趋势外推预测目标未来值时间序列有长期趋势、季节变动、循环变动、不规则变动。平稳序列：Xt 为观测值集合，t 为观测时间，满足下列条件则序列(弱)平稳(弱平稳性的"弱"指在时间序列在全局上是平稳的,，即时间序列局部波动，整体上是平稳的，或随时间的变样本均值收敛)平稳序列的期望, 方差, 协方
时间序列分析与应用第一章 时间序列特征 参考书 “Time Series Analysis and Its Applications (4th ed.)” by Robert H. Shumway and Davis S. Stoffer 文章目录环境准备一、均值和自协方差函数二、平稳时间序列三、 经典时序建模方法四、 超前序列和滞后序列五 绘制时序图R示例 环境准备 安装R conda i
时间序列是现实生活中经常会碰到的数据形式。例如北京市连续一年的日平均气温、某价格、淘宝上某件商品的日销售件数等等。时间序列分析的的目的是挖掘时间序列中隐含的信息与模式，并借此对此序列数据进行评估以及对系列的后续走势进行预测。由于工作需要，我最近简单学习了时间序列分析相关的基础理论和应用方法，这篇文章可以看做是我的学习笔记。文章主要内容会首先描述时间序列分析的基本概念和相关的统计学基础理论，然后着
