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动态条件相关系数（DCC）模型：理论与应用解析
一、引言：动态相关性的金融现实与模型需求
在金融市场中，资产间的相关性并非恒定不变。例如，股市暴跌时，不同股票的相关性往往显著上升，这种“同涨同跌”的动态依赖关系，对投资组合优化、风险度量至关重要。传统静态相关系数（如Pearson相关）无法捕捉这种时变特征，因此，Engle（2002）提出动态条件相关系数模型（Dynamic Conditional Correlation, DCC），为多变量时间序列的动态相关结构建模提供了有效工具。
二、DCC模型的核心架构：从波动率到相关性
DCC模型的设计分为两步：先建模单个资产的边际波动率（使用G...
股票市场作为金融体系的重要组成部分，其价格波动一直是投资者关注的焦点。准确预测股票价格走势，尤其是短期走势，对投资决策具有重要意义。然而，股票市场的复杂性和不确定性使得精确预测面临巨大挑战。近年来，随着机器学习和深度学习技术的快速发展，基于数据驱动的股票预测方法展现出了强大的潜力。
本研究旨在构建一个基于股票价格波动率的短期趋势预测模型，聚焦于未来 2-3 天的股价走势预测，特别是针对周一后的股价变化。研究将从波动率计算方法、特征工程、模型构建与训练、到预测结果评估等方面进行全面探索，形成一套完整的技术方案，为投资者...
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