时间序列在股票市场的应用

⑴ 如何用R 语言 建立 股票价格的时间序列

在下想用R语言对股票价格进行时间序列分析。
问题出在第一步，如何将股票价格转换为时间序列。
我想用的语句是 pri <- ts (data, start=(), frequency= )
但是我不知道frequency 项该如何填？
因为股票的交易日是一周五天的。 那么这个frequency 该如何设置呢？
我知道通常frequency= 12 为月度数据，frequency= 4 为季度数据，frequency= 1 为年度数据 但日数据怎么写我就不知道了

初学R语言，还望各位大侠多多帮助。

⑵ 时间序列分析的实际应用性有多大

时间序列分析预测法有两个特点：

①时间序列分析预测法是根据市场过去的变化趋势预测未来的发展，它的前提是假定事物的过去会同样延续到未来。事物的现实是历史发展的结果，而事物的未来又是现实的延伸，事物的过去和未来是有联系的。市场预测的时间序列分析法，正是根据客观事物发展的这种连续规律性，运用过去的历史数据，通过统计分析，进一步推测市场未来的发展趋势。市场预测中，事物的过去会同样延续到未来，其意思是说，市场未来不会发生突然跳跃式变化，而是渐进变化的。

时间序列分析预测法的哲学依据，是唯物辩证法中的基本观点，即认为一切事物都是发展变化的，事物的发展变化在时间上具有连续性，市场现象也是这样。市场现象过去和现在的发展变化规律和发展水平，会影响到市场现象未来的发展变化规律和规模水平；市场现象未来的变化规律和水平，是市场现象过去和现在变化规律和发展水平的结果。

需要指出，由于事物的发展不仅有连续性的特点，而且又是复杂多样的。因此，在应用时间序列分析法进行市场预测时应注意市场现象未来发展变化规律和发展水平，不一定与其历史和现在的发展变化规律完全一致。随着市场现象的发展，它还会出现一些新的特点。因此，在时间序列分析预测中，决不能机械地按市场现象过去和现在的规律向外延伸。必须要研究分析市场现象变化的新特点，新表现，并且将这些新特点和新表现充分考虑在预测值内。这样才能对市场现象做出既延续其历史变化规律，又符合其现实表现的可靠的预测结果。

②时间序列分析预测法突出了时间因素在预测中的作用，暂不考虑外界具体因素的影响。时间序列在时间序列分析预测法处于核心位置，没有时间序列，就没有这一方法的存在。虽然，预测对象的发展变化是受很多因素影响的。但是，运用时间序列分析进行量的预测，实际上将所有的影响因素归结到时间这一因素上，只承认所有影响因素的综合作用，并在未来对预测对象仍然起作用，并未去分析探讨预测对象和影响因素之间的因果关系。因此，为了求得能反映市场未来发展变化的精确预测值，在运用时间序列分析法进行预测时，必须将量的分析方法和质的分析方法结合起来，从质的方面充分研究各种因素与市场的关系，在充分分析研究影响市场变化的各种因素的基础上确定预测值。

需要指出的是，时间序列预测法因突出时间序列暂不考虑外界因素影响，因而存在着预测误差的缺陷，当遇到外界发生较大变化，往往会有较大偏差，时间序列预测法对于中短期预测的效果要比长期预测的效果好。因为客观事物，尤其是经济现象，在一个较长时间内发生外界因素变化的可能性加大，它们对市场经济现象必定要产生重大影响。如果出现这种情况，进行预测时，只考虑时间因素不考虑外界因素对预测对象的影响，其预测结果就会与实际状况严重不符。

⑶ 基于时间序列分析的股票价格短期预测，这个开题报告怎么弄，收费的就不用麻烦了

你好，希望我们可以帮你。相关资料在知网，万维网能查到资料。基于时间序列分析的股票价格短期预测开题报告是我们特长，我们的服务特色：支持支付宝交易，保证你的资金安全。3种服务方式，文章多重审核，保证文章质量。附送抄袭检测报告，让你用得放心。修改不限次数，再刁难的老师也能过。

⑷ 应用时间序列分析有哪几种方法

时间序列分析常用的方法：趋势拟合法和平滑法。

1、趋势拟合法就是把时间作为自变量，相应的序列观察值作为因变量，建立序列值随时间变化的回归模型的方法。包括线性拟合和非线性拟合。

线性拟合的使用场合为长期趋势呈现出线形特征的场合。参数估计方法为最小二乘估计。

非线性拟合的使用场合为长期趋势呈现出非线形特征的场合。其参数估计的思想是把能转换成线性模型的都转换成线性模型，用线性最小二乘法进行参数估计。实在不能转换成线性的，就用迭代法进行参数估计。

2、平滑法是进行趋势分析和预测时常用的一种方法。它是利用修匀技术，削弱短期随机波动对序列的影响，使序列平滑化，从而显示出长期趋势变化的规律 。

(4)时间序列在股票市场的应用扩展阅读

时间序列分析的主要用途：

1、系统描述

根据对系统进行观测得到的时间序列数据，用曲线拟合方法对系统进行客观的描述。

2、系统分析

当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，从而深入了解给定时间序列产生的机理。

3、预测未来

一般用ARMA模型拟合时间序列，预测该时间序列未来值。

4、决策和控制

根据时间序列模型可调整输入变量使系统发展过程保持在目标值上，即预测到过程要偏离目标时便可进行必要的控制。

⑸ 时间序列在股市有哪些应用

时间序列分析在股票市场中的应用
摘要
在现代金融浪潮的推动下,越来越多的人加入到股市,进行投资行为,以期得到丰厚的回报,这极大促进了股票市场的繁荣。而在这种投资行为的背后,越来越多的投资者逐渐意识到股市预测的重要性。
所谓股票预测是指:根据股票现在行情的发展情况地对未来股市发展方向以及涨跌程度的预测行为。这种预测行为只是基于假定的因素为既定的前提条件为基础的。但是在股票市场中,行情的变化与国家的宏观经济发展、法律法规的制定、公司的运营、股民的信心等等都有关联,因此所谓的预测难于准确预计。
时间序列分析是经济预测领域研究的重要工具之一,它描述历史数据随时间变化的规律,并用于预测经济数据。在股票市场上,时间序列预测法常用于对股票价格趋势进行预测,为投资者和股票市场管理管理方提供决策依据。

⑹ 基于时间序列分析的股票价格优势趋势预测的sas的程序

如果你指的是momentum，即动量交易的话，这个是一个搞金融学asset pricing常用的方法，你可以去找这方面的文献，有告诉你怎么编程思路的。我们有这样的程序，但是除非是研究合作，不可能共享出来的。

⑺ 如何确定股指期货时间序列对股票指数时间序列影响的滞后性

应该要纠正你的观念，股指期货和期权，对应股票指数有的不是滞后性而是前瞻性。你要想股指期货是哪些资金在运作的就应该明白。好吧我直接说吧，在运作股指期货的基本都是大资金以及技术高手。多以基金和游资大鳄为主。他们的消息嗅觉是最灵敏的，往往股票市场一片平静，他们已经闻到了不一样的味道，然后在高杠杆的股指期货市场做出提前反应，从而获取暴利。目前国内的股指期货被限制开仓，参考意义已经没有之前的大了，你要看股指期货对A股指数的波动时间关系，建议你去看新加坡的A50期指，买卖的标的就是上证A股指数。国外和国内的大资金都在那里操作。

⑻ 应用计量经济学时间序列分析在股票预测上有多大的作用

作用没有想象中的大，你可以用股票的滞后变量来进行回归分析，滞后2~3期就够了，不过数据必须具体点，最好细分到每季度、每月的上证指数，还有时间上怎么也要十年左右吧！

我以前在论文附录中做过分析，数据都是自己按季度整理的，挺麻烦的呢，如果需要的话就发给你~

还有就是，我觉得写关于股票的预测方面的实际用处并不是很大，毕竟股票的影响因素太多，单单的凭借以前的走势而预期太不好了。。我自己也炒股票，就像那些macd、kdj之类的指标根本就起不到太大的作用，如果那个能预期的话，股市岂不就成了提款机了？现在你做的这个就像是那些指标一样，要知道，股市是活的，人是活的，而指标确实死的！说这么多的意思就是股市不是能简单预测的，你做的那个用处不大。。

如果你想做的话，建议换个题目，我当时的写的是对弗里德曼的货币需求理论在中国市场的分析。你可以写写货币供应量对通货膨胀的时滞性，分析下在我国市场的滞后期大概是多少~数据在国家统计局和中国人民银行都可以找到的，样本空间一定要足够大，在对滞后变量分析时候主要考虑各自的T检验是否通过，一般从通过之后大概就是那个的滞后期！这个比较直接反而有些许用处~
要是能分析出国家的一般性政策对实体市场的影响就更好了，更有用了~

呵呵，以上只是自己的建议~有什么其他的问题就给我留言吧~