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  • 简介:摘要:本文首先对 10 支股票的当天成交量,最新成交价格进行周期性,平稳性,随机性等时间序列基本性质作出判断,使用 EXPMA 方法以及五日均线、振幅等趋势指标来衡量时间序列及截面价格与交易量的变化趋势。最后,结合数据可视化以及 MK检测,得出时间序列以及截面数据价格与交易量的变化趋势。并且以 pandas_prof iling报告为辅助,分析价格与其他特征因子的相关性以及各个特征因子之间相互影响的程度。探究得出时间序列在价格这一维度上 9 支股票呈下降趋势,在交易量这一维度上 8 支股票呈下降趋势。截面在价格这一维度上,10 支股票变化复杂,具有周期性。我们认定为股票的价格为非平稳非线性序列[1]。

  • 标签: 融合 股票 神经网络 树模型