Давайте посмотрим, как мы можем построить эту модель на примере акций Tesla и как она может помочь нам оценить риск финансовых активов. 2022 год определенно станет жестким медвежьим рынком для инвесторов. S&P 500 потерял почти 30% от своего максимума. Волатильность повсюду. Прекрасная возможность попрактиковаться в этой теме с Python! Мы будем использовать статистическую модель для оценки и прогнозирования волатильности акции. Давайте возьмем в качестве примера акции Tesla..

Привет, народ! В этом блоге основное внимание уделяется базовой концепции, необходимой для построения модели временных рядов, и шагу к пониманию мельчайших деталей анализа временных рядов. Я объяснил различные статистические меры и концепции, необходимые для полного понимания процесса построения модели. Вступление Данные, собранные за определенный период времени, имеют большое значение и используются. В бизнесе мы наблюдаем еженедельные процентные ставки, ежедневные цены на акции..

Понимание термина разницы 📚 Введение В предыдущей статье этой серии мы видели влияние термина тренда на результат модели ARIMA. В этой статье будет рассмотрен термин «разница» «d» и показано, как он моделируется и что он представляет. 📖 Предлагаемые предыдущие чтения Предыдущие статьи из этой серии можно найти ниже. Я бы порекомендовал читателям сначала ознакомиться с ними, прежде чем продолжать читать эту статью. Эта статья основана на концепциях, описанных в предыдущих, а..

Прогнозирование временных рядов - это метод прогнозирования будущего движения продаж, фондовых рынков, доходов и т. д. По сути, временные ряды - это статистическая модель, которая пытается определить будущие грубые данные на основе исторических закономерностей. Данные временных рядов должны иметь даты как одну из функций. Прогнозирование можно делать на годовой, ежемесячной, ежеквартальной, еженедельной, ежедневной основе. Разработка нескольких мощных пакетов, таких как fbprophet ,..