时间序列应用到经济金融领域当中，有什么好的建议或者主题吗？需要写一篇论文
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- 2017-03-22 02:45回答 3 已采纳 http://blog.csdn.net/wangzhiyu1980/article/details/50822027 其实很简单，你就遍历一下，新建一个数组，依次往后走，如果下一个一直大于当前
- 2023-03-17 23:12回答 2 已采纳 该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ在您的代码中，设置x轴标签和日期格式的代码都是正确的。但是在绘制折线图时，您使用了一个名为“wim”的DataFrame，而在读取数据时，您将DataFrame命名为“da
- 2022-06-01 14:01回答 3 已采纳 原始数据—>滑动窗口L=10截取原始数据得到N个子序列—>线性拟合—>标准化斜率—>子序列符号化处理—>Apriori算法我觉得这个说的挺清楚的啊，关联算法本身解决的是各
- 2021-09-25 23:37Python在金融大数据领域的应用，特别是在金融时间序列数据处理与分析方面，是现代金融分析的核心技能之一。本教程的第四讲重点介绍了如何利用Python的pandas库处理和分析金融时间序列数据。 时间序列数据在金融中至...
- 2023-01-02 18:24回答 1 已采纳 参考以下资料： https://blog.csdn.net/weixi
- 2021-07-10 09:44回答 4 已采纳 在选择好时间间隔后，可以用pandas的resample来操作。见下面例子： import pandas as pd from pandas.tseries.offsets import Hour,S
- 2023-04-01 12:12回答 2 已采纳 当我们对时间序列进行结构断点检测时，我们通常会考虑使用贝叶斯方法。在这种方法中，我们使用一个先验概率分布来描述我们对结构断点个数的先验知识，然后通过观测数据来更新我们对结构断点个数的后验概率分布。最终
- 2024-05-02 21:07时间序列分析是一种统计技术，主要用于研究和预测在特定时间间隔内收集的数据点序列。它在许多领域都有广泛...通过阅读项目文档和代码，你可以深入理解这些算法如何应用于实际问题，提升你在时间序列分析领域的技能。
- 2022-04-19 17:19回答 1 已采纳 不了解你已经做的情况，只能笼统的给你一些建议：1、神经网络，机器学习，易学难精。对于你的情况，不需要数学知识。2、按照你的描述，坦率的说，不需要做神经网络的技术研究，只要使用形成的方法，例程，根据你的
- 2022-12-29 14:03回答 3 已采纳 https://zhuanlan.zhihu.com/p/52330017这个对你应该有帮助
- 2021-02-19 11:53回答 5 已采纳 代码编辑完成，基本实现三个需求。 # coding='utf-8' import os import datetime import shutil import openpyxl from op
- 2022-08-03 19:50金融时间序列分析是统计学和金融学交叉领域的重要研究内容，尤其在大数据时代，它对于理解和预测金融市场动态具有至关重要的作用。本讲义由李东风教授于2020年春季学期编撰，旨在深入探讨金融时间序列的特性、分析...
- 2023-02-03 08:52回答 5 已采纳 下面是一个可能的 R 代码实现： # Load required libraries library(glmnet) # Load data data <- read.csv("file.cs
- 2021-09-25 23:38Python在金融大数据领域的应用是一个广泛且深入的主题，涵盖了多种技术和概念。这个高级教程系列通过15个章节详细讲解了Python如何被用来处理和分析金融数据。以下是一些关键知识点的概述： 1. **Python金融应用...
- 2023-12-27 18:02光剑书架上的书的博客 本文将介绍大数据分析在金融领域的应用，包括数据来源、数据处理、数据分析和应用实例。 1.1 数据来源 金融行业的大数据来源于多个渠道，包括： 金融机构内部的数据，如客户信息、交易记录、风险评估、财务报表...
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