股票時間序列分析准嗎

㈠ 證券公司中預測股票行情用的什麼軟體或者是方法計量經濟學在證券從業人員看來有用嗎

預測股票行情？談何容易。股票的價格是不能預測的。很多分析軟體，比如大智慧等，自稱能預測股票價格，它的核心原理是將股票的「道氏理論」量化，以往的道氏理論是純圖像的，而這些軟體它將圖像信息量化成數字信息，然後給炒股的人一些建議。但實際上，這是不可能的。根據有效市場理論，股票的價格反映的是當時的信息，而如果無法預測會出現什麼信息的話，就無法預測股價。一個軟體，如何去預測未來會發生什麼呢？那些標榜自己能預測股價的軟體基本上是騙人。它頂多不多是利用股市暫時的不穩定，賺取少得可憐的一點點蠅頭小利。

外國的投資大亨們也在預測股價，他們的方法要高明得多，他們使用一種時間序列分析，你去搜ARCH或者GARCH，這就是他們採用的方法。不過外國人現在已不再單純預測股票價格，他們預測的是股票的波動，然後選擇一個對沖組合來賺取利潤。
計量經濟學本身還是有用的，ARCH或者GARCH就屬於時間序列分析的一種，但指望單純地使用它就能獲利，那就犯錯了。國內的證券從業人員基本上不使用這方法，一般的經紀人不懂這個，而有名的分析師則要不有內幕消息（提前知道了別人在未來才能知道的消息），要不就是分析宏觀經濟走勢然後分析受宏觀經濟走勢影響某些產業估計會往好/不好方向發展，以此得出股價走勢的預測。對於後者，如果你讓告訴你下個時刻股價，他絕對做不到，他只是能判斷大體的走勢。

㈡ 如何提高時間序列分析結果的精確性

擬合結果好，是因為有實際的數據在不斷修正這些方法的偏差。而預測的時候就會有問題，就像你說的，後50個數據預測的會不準。你們導師的意思是對的，我們總感覺樣本數據越多，預測結果越准，其實這是不對的。預測和數據多少無關

㈢ spss股票分析准嗎

spss能對股票走勢進行分析，准確度因人而異。
Arima模型是隨機性時間序列分析的一大類分析方法的綜合，可以進行精度較高的短期預測，但僅僅就是進行數據分析來預測股票走勢也是片面的，需要多方面做考慮。

㈣ 時間序列在股市有哪些應用

時間序列分析在股票市場中的應用
摘要
在現代金融浪潮的推動下,越來越多的人加入到股市,進行投資行為,以期得到豐厚的回報,這極大促進了股票市場的繁榮。而在這種投資行為的背後,越來越多的投資者逐漸意識到股市預測的重要性。
所謂股票預測是指:根據股票現在行情的發展情況地對未來股市發展方向以及漲跌程度的預測行為。這種預測行為只是基於假定的因素為既定的前提條件為基礎的。但是在股票市場中,行情的變化與國家的宏觀經濟發展、法律法規的制定、公司的運營、股民的信心等等都有關聯,因此所謂的預測難於准確預計。
時間序列分析是經濟預測領域研究的重要工具之一,它描述歷史數據隨時間變化的規律,並用於預測經濟數據。在股票市場上,時間序列預測法常用於對股票價格趨勢進行預測,為投資者和股票市場管理管理方提供決策依據。

㈤ 非平穩時間序列可以預測股票走勢嗎

一般把非平穩時間序列轉化為平穩時間序列的方法是取n階差分法。

比如舉個例子，假設xt本身是不平穩的時間序列，如果xt～I(1) ,也就是說x的1階差分是平穩序列。
那麼 xt的1階差分dxt=x(t)-x(t-1) 就是平穩的序列 這時dt=x(t-1)

如果xt～I(2)，就是說xt的2階差分是平穩序列的話
xt的1n階差分dxt=x(t)-x(t-1) 這時xt的1階差分依然不平穩，
那麼 對xt的1階差分再次差分後，
xt的2階差分ddxt=dxt-dxt（t-1）便是平穩序列 這時dt=-x(t-1)-dxt（t-1）

n階的話可以依次類推一下。

㈥ 時間序列分析預測法優缺點

優點：可以從時間序列中找出變數變化的特徵、趨勢以及發展規律，從而對變數的未來變化進行有效地預測。

缺點：在應用時間序列分析法進行市場預測時應注意市場現象未來發展變化規律和發展水平，不一定與其歷史和現在的發展變化規律完全一致。間序列預測法因突出時間序列暫不考慮外界因素影響，因而存在著預測誤差的缺陷，當遇到外界發生較大變化，往往會有較大偏差。

其基本特徵：

1、趨勢性：某個變數隨著時間進展或自變數變化，呈現一種比較緩慢而長期的持續上升、下降、停留的同性質變動趨向，但變動幅度可能不相等。

2、周期性：某因素由於外部影響隨著自然季節的交替出現高峰與低谷的規律。

3、隨機性：個別為隨機變動，整體呈統計規律。

4、綜合性：實際變化情況是幾種變動的疊加或組合。預測時設法過濾除去不規則變動，突出反映趨勢性和周期性變動。

㈦ 股票風險預測時，如何才能知道預測結果是否正確

隨著機器學習和人工智慧的興起，預測：只需幾行代碼，就可以在初露頭角的數據愛好者處輕松訪問最新模型，且他們已經准備好隨時攻克可能遇到的一切任務。

但是一知半解是危險的，雖然機器學習的大部分可以歸因於統計和編程，但同樣重要的是領域知識，但它往往被忽略。這一點在投資領域最為明顯。

金融時間序列數據的信噪比一直都非常低，這種細微差別令人難以置信，從業人員花費了大量的精力來嘗試實現難以捉摸的目標，但只有少數成功。因此，需要對數據進行更深入的了解，並且找出其成功的共通之處。

很多項目都是從選擇一隻股票開始的，這只股票通常是蘋果(Apple)或亞馬遜(Amazon)等科技公司的股票，原因很簡單，這些公司眾所周知，並在消費者的日常生活中根深蒂固。

這是有問題的，因為選股不是一個任意的過程，它是投資決策過程的一部分，本身需要一個模型。

以蘋果為例，如果我們將其表現與更廣泛的標准普爾500指數(SP 500)進行對比，我們會發現蘋果的表現比該指數高出近60%。

乍一看，EWMA對標普500指數的預測非常准確，但如果我們仔細觀察市場下滑的時期，就會發現情況並非看上去那樣。

盡管藍線和橙線似乎緊密相連，但EWMA策略僅能融合過去的信息，即它只包含了過去的信息，無法應對日內波動的信息，因此往往導致它預測上漲，但實際是下跌，反之亦然。在此期間採取這種策略，其表現將遜於標普500指數。

結論

在開始一個股票預測項目之前，特別是在你打算投入實際資金的項目之前，先對這個主題做一些研究並了解數據是有好處的。

如果結果好得令人難以置信。由於參與者的數量越來越多，而且參與者的水平也越來越高，市場在價格發現方面極其有效，尤其是在股票方面。

盡管這可能不會排除潛在機會的可能性，但這意味著需要比即時可用的演算法和標准預處理技術更多的努力才能找到它。

㈧ 請股票高手給我解釋一下江恩時間序列的奧秘

一、啥時買，啥時賣？
A、什麼時候買入股票
1、大盤相對低點時買入股票。一般股民想在最低點買入股票，實際上這是辦不到的（即使做到也是偶然的），能做到大盤相對低點，或者說是大盤處於低位，這時入市比較安全。
2、個股價位處於低位時買入股票。
3、證券營業部里投資者已稀稀拉拉時買入股票。
B、買什麼股票
1、買有穩定業績的績優股。買股票一定要看準股票業績。該買的股票業績要穩定，千萬不要買業績大起大落的股票（業績大起大落的股票適於炒作，不適於工薪階層投資）避免股票業績下降，股價下降，深度套牢，難以解放。
2、買成長性好的高科技股。這個前提既是高科技又具有成長性，否則，乾脆不要買。
3、與左鄰右舍相比較，屬於價位相對低的股票。如有幾個股票行業性質相同，業績差不多，盤子基本相同，而其中一隻價位偏低，市盈率低，那麼這個股票可以介入。
總之，買股票要再三考慮、分批建倉。當在大盤低迷時，某股票業績穩定，價位低的股票就可開始分散分批建倉。
C、什麼時候賣出股票
1、自己設定一個盈利點。如盈利20％出局，假如某一股票10元，該股票漲到12元多一點即可賣出。
2、自己設定一個止損點。如虧損8-10％賣出。
3、當大盤進入某一高位時，當證券市場里人頭濟濟時，就應該賣出。
4、賣出時要果斷

㈨ 應用計量經濟學時間序列分析在股票預測上有多大的作用

作用沒有想像中的大，你可以用股票的滯後變數來進行回歸分析，滯後2~3期就夠了，不過數據必須具體點，最好細分到每季度、每月的上證指數，還有時間上怎麼也要十年左右吧！

我以前在論文附錄中做過分析，數據都是自己按季度整理的，挺麻煩的呢，如果需要的話就發給你~

還有就是，我覺得寫關於股票的預測方面的實際用處並不是很大，畢竟股票的影響因素太多，單單的憑藉以前的走勢而預期太不好了。。我自己也炒股票，就像那些macd、kdj之類的指標根本就起不到太大的作用，如果那個能預期的話，股市豈不就成了提款機了？現在你做的這個就像是那些指標一樣，要知道，股市是活的，人是活的，而指標確實死的！說這么多的意思就是股市不是能簡單預測的，你做的那個用處不大。。

如果你想做的話，建議換個題目，我當時的寫的是對弗里德曼的貨幣需求理論在中國市場的分析。你可以寫寫貨幣供應量對通貨膨脹的時滯性，分析下在我國市場的滯後期大概是多少~數據在國家統計局和中國人民銀行都可以找到的，樣本空間一定要足夠大，在對滯後變數分析時候主要考慮各自的T檢驗是否通過，一般從通過之後大概就是那個的滯後期！這個比較直接反而有些許用處~
要是能分析出國家的一般性政策對實體市場的影響就更好了，更有用了~

呵呵，以上只是自己的建議~有什麼其他的問題就給我留言吧~

㈩ 時間序列數據10年夠嗎

不夠
時間序列分析最好20年以上，一般是30年，時間越久對數據分析的越精準。
時間序列（或稱動態數列）是指將同一統計指標的數值按其發生的時間先後順序排列而成的數列。時間序列分析的主要目的是根據已有的歷史數據對未來進行預測。