『壹』 如何利用統計模型預測股票市場的價格動態
預測股票市場的價格動態是證券市場的一項重要工作。統計模型可以幫助分析市場價格走勢並預測行情。下面是一些常用的統計模型及其應用：
1.時間序列模型
時間序列模型可以對歷史數據進行擬合並預測未來股價的波動趨勢。常用的時間序列模型有ARIMA模型和GARCH模型。
2.多元回歸模型
多元回歸模型可以利用經濟數據及公司財務數據等因返碼素對股票價格進行建模預測。主要包括線性回歸、邏輯回歸與決策樹等。
3.人工神經網路模型
人工神經網路模型可以模擬股票市場價格動漏蔽哪態的非線性關系。它能夠自動學習、預測股票價格走勢並較好地應對誤差。
4.蒙特卡洛模擬模型
蒙特卡洛模擬模型可以模擬隨機股價走勢，通過估計大量隨機走勢下的收益與風險，幫助投資者做出更好的投資決策。
綜上所述，利用統計模型預測股票市場的價格動態需要根據不同的應用場景選擇不同的模型。同時，投資者應該充分了解市場背景以及數據特徵，在建並此立合理的統計模型的基礎上，結合自己的投資經驗，制定出有效的股票投資策略。
『貳』 如何用R 語言 建立 股票價格的時間序列
在下想用R語言對股票價格進行時間序列分析。
問題出在第一步，如何將股票價格轉換為時間序列。
我想用的語句是 pri <- ts (data, start=(), frequency= )
但是我不知道frequency 項該如何填？
因為股票的交易日是一周五天的。 那麼這個frequency 該如何設置呢？
我知道通常frequency= 12 為月度數據，frequency= 4 為季度數據，frequency= 1 為年度數據 但日數據怎麼寫我就不知道了
初學R語言，還望各位大俠多多幫助。
『叄』 R語言做時間序列分析時，summary給出的結果都是什麼意思啊
這個段戚飢是自動適仔塵應參數估計的結果。
模型握返估計為ARIMA(4,0,2)，即ARMA(4,2)
系數為：
ar1 ar2 ar3 ar4 ma1 ma2
-0.5505 0.2316 0.0880 -0.4325 -0.1944 -0.5977
s.e. 0.1657 0.1428 0.1402 0.1270 0.1766 0.1732
s.e.是系數的標准差，系數顯著性要自己算，|系數/se| > 1.96 即 95％的置信度
sigma^2 estimated 估計值方差
log likelihood 對數似然值
（這個不用解釋了吧）
AIC=709.13 AICc=710.73 BIC=725.63
再就是下面一堆誤差計算
ME Mean Error
RMSE Root Mean Squared Error
MAE Mean Absolute Error
MPE Mean Percentage Error
MAPE Mean Absolute Percentage
MASE Mean Absolute Scaled Error