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 在用时间序列分析股票时，如果连续两天收盘价一样，为什么要剔除一天的数据
谢谢你,让我知道还有时间序列这个东西
你认为时间序列研究资本市场有效果么,
⑶ 怎样用时间序列预测股票走势
庄家分析方法：庄家炒股票也要获利。同样是买、卖的差价获利。与散户不同的是，他可以控制股票的走势和价格，也就是说散户获利是靠期待股价上涨，而庄家则是自己拉动股价上涨。 所以，庄家炒作包括四部分：建仓、拉高、整理、出货。所谓的“洗盘”，多为吃货。一般是吃、拉、出三部曲。
庄家建仓一般要选择股价较低时，而且希望越低越好，他恨不得砸两个板再买。所以，“拉高吃货”之类，以及股价已经创新高还说是吃货，等等，千万别信。吃货结束之后，一般会有一个急速的拉升过程。一旦一只股票开始大涨，它就脱离了安全区，随时都有出货的可能。所以我的中线推荐一律是在低位。 当庄家认为出货时机未到时，就需要在高位进行横盘整理，一般是打个差价，散户容易误认为出货。 庄家出货一般要做头部，头部的特点是成交量大，振幅大，除非赶上大盘做头，一般个股的头部时间都在1个月以上。
庄家分析方法是一种综合分析方法，不能单看图形，也要参考技术，还得注意股票的基本面和一些外围情况。
⑷ 怎么用matlab将股票历史行情的txt转换成金融时间序列数据
运用ascii2fts。
比如下面这个txt文档：
我想把它转化成金融时间序列的数据：
用fts=ascii2fts('文档名称.txt',作为标题的是txt中的第几行,作为金融时间序列的抬头的是txt中的第几行,忽略的行);
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 如何消除时间序列数据的波动性
这个可以去看经管类的书，例如预测与决策之类的
这里有一种简单的办法，只对周期因素有效
假设周期T=4，那么4个数据一组进行平滑，利用平滑后的数据估计出它的趋势因素T=t(x),再拿原始数据减去t(x)，将新得到的数据4个一组排列，从左至右是同一组的数据，自上而下是不同组的数据。然后按列求平均，不妨假设求的数为a,b,c,d,对他们进行校正，a'=a-(a+b+c+d)/4, b,d,c亦是如此，那么再用原始数据减去新得到的a',b',c',d' ，就可以消除数据波动性了
当然，这只是一个简单的思路，而且仅对周期因素有效
⑺ 哪种时间序列分析法可以用了分析股票
斐波那契算吗
⑻ 如何使用stata处理时间序列的数据
http://wenku..com/link?url=_cbcO7Bsj7-Id0sEwMZ4HKK-nLw3EySNtGQsliUiTiGHYYPcWp7ie
⑼ 如何消除时间序列数据的波动性
这个可以去看经管类的书，例如预测与决策之类的
这里有一种简单的办法，只对周期因素有效
假设周期T=4，那么4个数据一组进行平滑，利用平滑后的数据估计出它的趋势因素T=t(x),再拿原始数据减去t(x)，将新得到的数据4个一组排列，从左至右是同一组的数据，自上而下是不同组的数据。然后按列求平均，不妨假设求的数为a,b,c,d,对他们进行校正，a'=a-(a+b+c+d)/4,
b,d,c亦是如此，那么再用原始数据减去新得到的a',b',c',d'
，就可以消除数据波动性了
当然，这只是一个简单的思路，而且仅对周期因素有效
⑽ 请教，stata 如何定义时间序列 股票交
reg y x1 x2 x3predict e,r就可以生成变量命为e的残差