# 协整理论及其在Python中的实现
## 1. 什么是协整？
在时间序列分析中，协整是指两个或多个非平稳序列之间存在某种稳定的线性关系。即使各个序列本身是随机游走，经过适当的线性组合后，它们的某个特性可能是平稳的。协整可以帮助我们理解长期趋势以及经济变量之间的关系。在许多应用中，尤其是在金融领域，协整分析用于建立回归模型，以更好地预测未来走势。
## 2. 协整的基本理论
要理解协整，
# Python 中的协整分析入门指南
在金融和经济学中，协整是用来确定两个或多个时间序列之间长期关系的一个重要概念。如果两个时间序列是协整的，意味着它们尽管各自可能存在趋势，但其线性组合却是平稳的。在本文中，我们将通过一个简单的示例来学习如何在 Python 中实现协整分析。
## 流程概述
在进行协整分析时，通常可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明
协程：多任务 使用：简单 原理: 过程 - 复杂内容：1、迭代对象 2、迭代器 3、生成器 4、yield 5、greenlet 6、gevent协程一、迭代对象 （1.1） 迭代: 迭代版本(在原来的版本之上添加功能)
for迭代数据(1,2,3)在原来的状态之下,添加新的功能。 #for循环
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当两个品种价格存在某种比较简单的可量化关系时，我们可以利用这种关系进行配对交易。一种比较简单常见的关系就是价格线性相关，由于价格非平稳序列，我们把这种关系称为协整关系。这种关系呈现的模式可能是同步相关，即两个品种同时受到相同或者类似的其他因素影响，从而价格存在同步变化的趋势；或者是leader-lagg
gevent的简介 gevent是一个基于协程的python网络库，在遇到IO阻塞时，程序会自动进行切换，可以让我们用同步的方式写异步IO代码。 因为python线程的性能问题，在python中使用多线程运行代码经常不能达到预期的效果。而有些时候我们的逻辑中又需要开更高的并发，或者简单的说，就是让我们的代码跑的更快，在同样时间内执行更多的有效逻辑、减少无用的等待。gev
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2023-06-16 05:58:24
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误差修正模型（Error Correction Model, ECM）协整（cointegration）反映的是序列中变量之间的长期均衡关系，用网上的一个例子来描述协整就是一个醉汉牵着一只狗，他们之间的距离虽然会时远时近，但是由于绳子的存在，当达到绳子的长度时，他们的距离又会拉近，这样他们之间就存在着协整关系。通过协整建立的模型是静态模型，而误差修正模型的使用就是为了建立短期的动态模型来弥补长期静
协程协程是线程的更小切分，又称为“微线程”，是一种用户态的轻量级线程。与进程的区别：相同点：相同点存在于，当我们挂起一个执行流的时，我们要保存的东西：栈， 其实在你切换前你的局部变量，以及要函数的调用都需要保存，否则都无法恢复寄存器状态,这个其实用于当你的执行流恢复后要做什么而寄存器和栈的结合就可以理解为上下文，上下文切换的理解：CPU看上去像是在并发的执行多个进程，这是通过处理器在进程之间切换来
# Python中协整检验的实现指南
协整检验是一种用于时间序列分析的统计方法，主要用于检验非平稳时间序列间的长期均衡关系。在这篇文章中，我将向你介绍如何在Python中实现协整检验，包括具体步骤和代码示例。
## 流程概述
下面是实现协整检验的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------------|----------
给定两个整数 n 和 k，返回范围 [1, n] 中所有可能的 k 个数的组合。你可以按 任何顺序 返回答案。示例 1： 输入：n = 4, k = 2
输出：
[
[2,4],
[3,4],
[2,3],
[1,2],
[1,3],
[1,4],
] 示例 2： 输入：n = 1,
# Python协整计算
协整是统计学中的一个重要概念，用于描述两个或多个时间序列之间的长期关系。在金融领域，协整被广泛应用于股票价格、汇率等金融数据的分析和建模。本文将介绍Python中的协整计算方法，并通过代码示例演示其用法。
## 什么是协整？
在时间序列分析中，如果两个或多个时间序列的差分序列是平稳的，那么这些时间序列被称为协整序列。换句话说，协整是指多个时间序列之间存在稳定的长期关
为了研究进出口与经济增长之间的关联，采用3个时间序列建立VAR模型，利用JJ协整检验并找出协整方程，以此确定长期关系，并建立VEC模型研究短期关系。 1 单位根检验
VAR模型可通过变形化为差分形式（如下所示），要找到协整向量，首先要保证差分项都是平稳的，因此协整检验的前提是序列为一阶单整I(1)。
 
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2023-10-26 17:35:39
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一 总结并发的解决方案 1 多进程 2 多线程总结两点: 什么叫并发:看起来同时运行, 如何实现并发:切换+保存状态 进程线程都是由操作系统调度的并发的解决方案2: 协程:单线程下实现的并发,应用程序级别的切换,操作系统无法感知 找到一种解决方案:在多个任务直接切换+保存状态对于单线程下，我们不可避免程序中出现io操作，但如果我们能在自己的程序中
目录1. 数据准备 & 回测准备2. 策略开发思路3.产生信号3. 计算策略年化收益并可视化4.总结 上节说到，做2只配对，先判断2只的平稳性，不平稳就做一阶差分和协整关系这篇就要来说协整关系协整关系简单的说就是2只的线性组合，并且这个组合是平稳的。先感性的认识：A的价格序列为X，B的价格序列为Y. 用X、Y做线性回归，就可以得出线性方程：xy线性
在理解协整检验之前呢，需要理解一个概念“伪回归”！什么是伪回归？除了要求随机扰动项独立一致性分布外，还要要求因变量和自变量为平稳的时间序列。 而在现实中，大部分时间序列均为非平稳的，这就使得建立在非平稳序列基础上的协整以及与之相伴的误差修正模型得到日益广泛的应用。 对于几个非平稳的时间序列，如果由他们组成的线性组合变量，是平稳的序列，就可以认定这几个变量存在协整关系，经济意义可以解释为这几个变量
1.并发的本质：切换+保存状态 cpu正在运行一个任务，会在两种情况下切走去执行其他的任务（切换由操作系统强制控制） 1.该任务发生了阻塞 2.该任务计算的时间过长或有一个优先级更高的程序替代了它 第二种情况并不能提升效率，只是为了让cpu能够雨露均沾，实现看起来所有任务都被“同时”执行的效果，如果多个任务都是纯计算的，这种切换反而会降低效率。 yield本身就是一种在单线
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2023-09-29 18:48:09
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一、简介这篇博文是在博主写的上一篇《StataIC——数据描述性统计分析、平稳性检验、平稳化》的基础上的建立的传送门，这篇博文主要是做协整检验和误差修正模型。本篇博文是一篇关于线性回归的基本操作；时间序列的平稳性检验、协整检验和误差修正模型（在下一篇博文里延续）等的博文。博主是一个普普通通的大学生，没有很厉害的技术，写的内容都是不太正经的偏小白简单的，写的也是学校教过的知识消化后自己的见解，不是很
其他1、NaN值MATLAB判断数据是否为NaN可以直接使用函数：isnan()三、数据分析1、相关性均值、方差、协方差、标准差、相关系数mean() %均值
nanmean()%去除NAN值求均值
var() %方差
cov() %协方差
std() %标准差
corrcoef(B,b) %R² 相关系数
plot() %绘图
rcoplot(r,rint) %残差个案排序图
在前一篇当中利用相关系数来进行套利，看到价差并不为平稳序列，回测结果也就不是很好，所以想到利用协整关系来构建股票的线性组合，使得股价差为平稳序列，从而在真正意义上构建一个套利策略。看到有其他小伙伴也做过类似研究，但是都是以样本内得到的结果去回测样本内的数据，所以会有一定的不真实性。此研究以14年到15年数据作为样本来检验协整性，当然协整关系是一个动态过程，所以检验出来的协整性只能在统计
Engle和Granger观察到了一个相当有趣的现象。尽管两个时间序列是非平稳的，但在某些情况下，两者的特定线性组合实际上是平稳的；也就是说，这两个序列在某种程度上是步调一致的。Engle和Granger创造了“协整”（cointegration)一词，并在一篇文章中提出了这一概念(参考文献Engle, Robert F. and C. W. Granger. “Co-integration an
3.计量经济学模型的检验包括哪几个方面？其具体含义是什么？答:(1)经济意义检验，即根据拟定的符号、大小、关系，对参数估计结果的可靠性进行判断(2)统计检验，由数理统计理论决定。包括:拟合优度检验、总体显著性检验。(3)计量经济学检验，由计量经济学理论决定。包括:异方差性检验、序列相关性检验、多重共线性检验。(4)模型预测检验，由模型应用要求决定。包括:稳定性检验:扩大样本重新估计;预测性能检验:
