Telegram Group & Telegram Channel
Telegram Group » Brazil » Python4Finance » Telegram Webview » Post 85
Python4Finance
آشنایی با مدل autoregressive moving average)ARMA )

در خصوص میانگین متحرک پیش از این صحبت کردیم. برای ادامه بحث لازم است به این سوال پاسخ بدهیم که خود همبستگی (Autoregressive) جیست؟
اگر در یک سری زمانی، مقدار t ام یک متغیر به مقدار t-1 همان متغیر وابسته باشد به آن سری زمانی خود همبسته می گوییم.
معمولا برای بررسی سری زمانی ایستا از مدل اتورگرسیو مرتبه اول یا دوم استفاده می‌شود. مدل اتورگرسیو مرتبه اول به صورت زیر است:

X(t)=a0+a1X(t−1)+Z(t)
سری زمانی های AR مانا هستند و به راحتی می توان مقدار سری زمانی را در هر لحظه محاسبه کرد.
یکی از مدل هایی که برای پیش بینی در مالی استفاده می شود مدل ARMA است. مدل ARMA زمانی مناسب است که سیستم تابعی از شوک‌های مشاهده ناپذیر باشد. برای مثال قیمت سهام که علاوه بر شوکهای اطلاعاتی در بازار تحت تأثیر شوک‌های رفتاری آحاد نیز هست. در ادامه به بررسی مدل ARMA در مالی و شیوه استفاده از آن در پایتون خواهیم پرداخت.

#پایتون_مالی
#مدل_ARMA
#سری_زمانی

پایتون برای مالی در تلگرام https://www.tg-me.com/br/Python4Finance/com.python4finance
پایتون برای مالی در بله https://ble.im/br/Python4Finance/com.python4finance
Telegram
Python4Finance
کانال Python4Finance
آموزش پایتون در اقتصاد و مدیریت مالی
هر روز چند نکته را در خصوص پایتون برای مالی بیاموزیم
***
ارتباط با من
b2n.ir/y72935
***
آپارت:
aparat.com/Python4Finance
کانال چالش ها:
www.tg-me.com/br/Python4Finance/com.python4finance_challenge
www.tg-me.com/br/Python4Finance/com.python4finance/85
3.13K views



tg-me.com/python4finance/85
Create:
Last Update:

آشنایی با مدل autoregressive moving average)ARMA )

در خصوص میانگین متحرک پیش از این صحبت کردیم. برای ادامه بحث لازم است به این سوال پاسخ بدهیم که خود همبستگی (Autoregressive) جیست؟
اگر در یک سری زمانی، مقدار t ام یک متغیر به مقدار t-1 همان متغیر وابسته باشد به آن سری زمانی خود همبسته می گوییم.
معمولا برای بررسی سری زمانی ایستا از مدل اتورگرسیو مرتبه اول یا دوم استفاده می‌شود. مدل اتورگرسیو مرتبه اول به صورت زیر است:

X(t)=a0+a1X(t−1)+Z(t)
سری زمانی های AR مانا هستند و به راحتی می توان مقدار سری زمانی را در هر لحظه محاسبه کرد.
یکی از مدل هایی که برای پیش بینی در مالی استفاده می شود مدل ARMA است. مدل ARMA زمانی مناسب است که سیستم تابعی از شوک‌های مشاهده ناپذیر باشد. برای مثال قیمت سهام که علاوه بر شوکهای اطلاعاتی در بازار تحت تأثیر شوک‌های رفتاری آحاد نیز هست. در ادامه به بررسی مدل ARMA در مالی و شیوه استفاده از آن در پایتون خواهیم پرداخت.

#پایتون_مالی
#مدل_ARMA
#سری_زمانی

پایتون برای مالی در تلگرام https://www.tg-me.com/br/Python4Finance/com.python4finance
پایتون برای مالی در بله https://ble.im/br/Python4Finance/com.python4finance

BY Python4Finance




Share with your friend now:
tg-me.com/python4finance/85

View MORE
Open in Telegram


Python4Finance Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Importantly, that investor viewpoint is not new. It cycles in when conditions are right (and vice versa). It also brings the ineffective warnings of an overpriced market with it.Looking toward a good 2022 stock market, there is no apparent reason to expect these issues to change.

That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.

Python4Finance from br


آشنایی با مدل autoregressive moving average)ARMA )در خصوص میانگین متحرک پیش از این صحبت کردیم. برای ادامه بحث لازم است به این سوال پاسخ بدهیم که خود همبستگی (Autoregressive) جیست؟اگر در یک سری زمانی، مقدار t ام یک متغیر به مقدار t-1 همان متغیر وابسته باشد به آن سری زمانی خود همبسته می گوییم. معمولا برای بررسی سری زمانی ایستا از مدل اتورگرسیو مرتبه اول یا دوم استفاده می‌شود. مدل اتورگرسیو مرتبه اول به صورت زیر است:X(t)=a0+a1X(t−1)+Z(t)سری زمانی های AR مانا هستند و به راحتی می توان مقدار سری زمانی را در هر لحظه محاسبه کرد. یکی از مدل هایی که برای پیش بینی در مالی استفاده می شود مدل ARMA است. مدل ARMA زمانی مناسب است که سیستم تابعی از شوک‌های مشاهده ناپذیر باشد. برای مثال قیمت سهام که علاوه بر شوکهای اطلاعاتی در بازار تحت تأثیر شوک‌های رفتاری آحاد نیز هست. در ادامه به بررسی مدل ARMA در مالی و شیوه استفاده از آن در پایتون خواهیم پرداخت.#پایتون_مالی#مدل_ARMA#سری_زمانیپایتون برای مالی در تلگرام https://www.tg-me.com/br/Python4Finance/com.python4financeپایتون برای مالی در بله https://ble.im/br/Python4Finance/com.python4finance

 Python4Finance TG
Webview: 85
Python4Finance.Telegram Webview
Python4Finance Telegram TG Channel
Telegram Updated:
Telegram Python4Finance
FROM USA