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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