文件名称:
Timeseries-homework-源码
开发工具:
文件大小: 383kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-05
详细说明：第10单元-未来的日元
时间序列预测
在此笔记本中，我们加载历史美元兑日元汇率期货数据，并应用时间序列分析和建模来确定是否存在任何可预测的行为：
使用Hodrick-Prescott过滤器进行分解（将结算价格分解为趋势和噪声）。
使用ARMA模型预测回报。
使用ARIMA模型预测结算价。
使用GARCH预测波动率。
线性回归预测
在此笔记本中，我们构建了一个Scikit-Learn线性回归模型，以预测日元期货（“定居”）的收益以及滞后的日元期货收益和分类日历的季节性影响（例如，星期几或一年中的每周季节影响） ：
数据准备（创建退货和滞后退货并将数据分为训练和测试数据）
拟合线性回归模型。
使用测试数据进行预测。
样本外性能。
样品中性能。
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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