农产品期货时间序列分析
❶ 模糊时间序列预测在期货市场运用的意义
期货市场本就不是可以预测的 只能通过概率 固定方式才有可能盈利 方向错误
❷ 时间序列预测方法有哪些分类,分别适合使用的情况是
时间序列预测方法根据对资料分析方法的不同,可分为:简单序时平均数法、加权序时平均数法、移动平均法、加权移动平均法、趋势预测法、指数平滑法、季节性趋势预测法、市场寿命周期预测法等。
1、简单序时平均数法只能适用于事物变化不大的趋势预测。如果事物呈现某种上升或下降的趋势,就不宜采用此法。
2、加权序时平均数法就是把各个时期的历史数据按近期和远期影响程度进行加权,求出平均值,作为下期预测值。
3、简单移动平均法适用于近期期预测。当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能有效地消除预测中的随机波动。
4、加权移动平均法即将简单移动平均数进行加权计算。在确定权数时,近期观察值的权数应该大些,远期观察值的权数应该小些。
5、指数平滑法即根用于中短期经济发展趋势预测,所有预测方法中,指数平滑是用得最多的一种。
6、季节趋势预测法根据经济事物每年重复出现的周期性季节变动指数,预测其季节性变动趋势。
7、市场寿命周期预测法,适用于对耐用消费品的预测。这种方法简单、直观、易于掌握。
(2)农产品期货时间序列分析扩展阅读:
时间序列预测法的特征
1、时间序列分析法是根据过去的变化趋势预测未来的发展,前提是假定事物的过去延续到未来。运用过去的历史数据,通过统计分析,进一步推测未来的发展趋势。不会发生突然的跳跃变化,是以相对小的步伐前进;过去和当前的现象,可能表明现在和将来活动的发展变化趋向。
2.时间序列数据变动存在着规律性与不规律性
时间序列中的每个观察值大小,是影响变化的各种不同因素在同一时刻发生作用的综合结果。从这些影响因素发生作用的大小和方向变化的时间特性来看,这些因素造成的时间序列数据的变动分为四种类型:趋势性、周期性、随机性、综合性。
❸ 写大豆期货价格的时间序列分析,想从期货与现货这个角度入手,但是不知道怎么提取数据,
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我经常帮别人做类似的数据分析的
❹ 论文急需用Eviews做时间序列分析,协整分析和格兰杰因果关系分析 年份 居民消费价格指数 农产品生产价
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❺ 怎么判断期货趋势强弱
目前,我国有上海、郑州、大连三个商品交易所,商品期货主要有四大类20多种,包括农产品期货、工业品期货、能化期货以及金属期货。
这么多期货品类为投资者提供了更多选择,但是每一类期货品种拥有不同的特性。比如工业品和有色金属期货价格受工业生产影响较大;而农产品期货则更多受天气、政策等因素影响;贵金属期货,比如黄金、银因其具备避险功能,其价格更多受国际安全形势等因素影响。
当然,作为一名期货投资者,最为关注的还是商品期货品种的趋势强弱。趋势,在商品期货市场是指某个时间序列里,商品期货价格具备可预期的向上或者向下的变化方向。
一般来看,商品期货品类具备的趋势越强,投资的价值也就越大。理由很简单,趋势强的品种,趋势出现后,做右侧交易更容易获得较大回报。
目前,根据我们对南华商品指数的波动率分析,国内商品期货市场的波动率周期一般在半年到一年左右。
❻ 如何深入理解时间序列分析中的平稳性
声明:本文中所有引用部分,如非特别说明,皆引自Time Series Analysis with Applications in R.
接触时间序列分析才半年,尽力回答。如果回答有误,欢迎指出。
对第一个问题,我们把它拆分成以下两个问题:
Why stationary?(为何要平稳?)
Why weak stationary?(为何弱平稳?)
Why stationary?(为何要平稳?)
每一个统计学问题,我们都需要对其先做一些基本假设。如在一元线性回归中(),我们要假设:①不相关且非随机(是固定值或当做已知)②独立同分布服从正态分布(均值为0,方差恒定)。
在时间序列分析中,我们考虑了很多合理且可以简化问题的假设。而其中最重要的假设就是平稳。
The basic idea of stationarity is that the probability laws that govern the behavior of the process do not change over time.
平稳的基本思想是:时间序列的行为并不随时间改变。
正因此,我们定义了两种平稳:
Strict stationarity: A time series {} is said to be strictly stationary if the joint distribution of ,, · · ·, is the same as that of,, · · · ,for all choices of natural number n, all choices of time points ,, · · · , and all choices of time lag k.
强平稳过程:对于所有可能的n,所有可能的,, · · · , 和所有可能的k,当,, · · ·,的联合分布与,, · · · ,相同时,我们称其强平稳。
Weak stationarity: A time series {} is said to be weakly (second-order, or co-variance) stationary if:
① the mean function is constant over time, and
② γ(t, t − k) = γ(0, k) for all times t and lags k.
弱平稳过程:当①均值函数是常数函数且②协方差函数仅与时间差相关,我们才称其为弱平稳。
此时我们转到第二个问题:Why weak stationary?(为何弱平稳?)
我们先来说说两种平稳的差别:
两种平稳过程并没有包含关系,即弱平稳不一定是强平稳,强平稳也不一定是弱平稳。
一方面,虽然看上去强平稳的要求好像比弱平稳强,但强平稳并不一定是弱平稳,因为其矩不一定存在。
例子:{}独立服从柯西分布。{}是强平稳,但由于柯西分布期望与方差不存在,所以不是弱平稳。(之所以不存在是因为其并非绝对可积。)
另一方面,弱平稳也不一定是强平稳,因为二阶矩性质并不能确定分布的性质。
例子:,,互相独立。这是弱平稳却不是强平稳。
知道了这些造成差别的根本原因后,我们也可以写出两者的一些联系:
一阶矩和二阶矩存在时,强平稳过程是弱平稳过程。(条件可简化为二阶矩存在,因为)
当联合分布服从多元正态分布时,两平稳过程等价。(多元正态分布的二阶矩可确定分布性质)
而为什么用弱平稳而非强平稳,主要原因是:强平稳条件太强,无论是从理论上还是实际上。
理论上,证明一个时间序列是强平稳的一般很难。正如定义所说,我们要比较,对于所有可能的n,所有可能的,, · · · , 和所有可能的k,当,, · · ·,的联合分布与,, · · · ,相同。当分布很复杂的时候,不仅很难比较所有可能性,也可能很难写出其联合分布函数。
实际上,对于数据,我们也只能估算出它们均值和二阶矩,我们没法知道它们的分布。所以我们在以后的模型构建和预测上都是在用ACF,这些性质都和弱项和性质有关。而且,教我时间序列教授说过:"General linear process(weak stationarity, linearity, causality) covers about 10% of the real data." ,如果考虑的是强平稳,我觉得可能连5%都没有了。
对第二个问题:
教授有天在审本科毕业论文,看到一个写金融的,用平稳时间序列去估计股票走势(真不知这老兄怎么想的)。当时教授就说:“金融领域很多东西之所以难以估计,就是因为其经常突变,根本就不是平稳的。”
果不其然,论文最后实践阶段,对于股票选择的正确率在40%。连期望50%都不到(任意一点以后要么涨要么跌)。
暑假里自己用了一些时间序列的方法企图开发程序性交易程序。
刚开始收益率还好,越往后就越...后面直接亏损了...(软件是金字塔,第二列是利润率)
亏损的图当时没截,现在也没法补了,程序都删了。
所以应该和平稳没关系吧,毕竟我的做法也没假设是平稳的。如果平稳我就不会之后不盈利了。
(吐槽)自己果然不适合做股票、期货什么的...太高端理解不能...
以上
❼ 农产品期货要注意些什么开户程序是不是复杂吗比如需不需要审核之类的
季节因素肯定是有的,对农产品,举个例子:以原油为例,统计学中运用季节调整方法对时间序列进行分解,认为时间序列包含四种变动要素:长期趋势要素T、循环要素C、季节变动要素S和不规则要素I。Yt=TCt×St×It,以12个月或4个季度为周期的周期性影响,我们在对季节因素序列的研究中发现,季节因素在不同年度的相同月份表现得非常有规律。原油价格的季节性影响因素在1—7月逐渐增强,通常在3—4月有所放缓,而从7月—来年1月呈下降趋势。
所以说,这种公式知道点,对分析价格还是有用的。
开户的程序并不复杂,审核信用问题,只要你有固定的工作,和审核信用卡额度应该差不多,都能通过,除非你是想做股指的话,资金面要求就会广一点。开户的话你也可以去网上预约开户,一些公司的网站上都有,国泰君安,国际期货,你都可以去找找看,至于如果你是新手的话,你还是先熟悉起操作比较好,先去模拟期货或者仿真期货,因为期货玩起来输起来也不是小额度~
❽ 期货的时间序列问题,求助
期货的时间一般四个月一个周期,1、5、9个别有10,12月这样的主力合约,可以通过仓位转移来确定,文华财经上也有主力合约的窗口