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要理解股票价格的前复权、不复权、后复权，首先需要明确核心前提——除权除息：股票会因分红（现金分红）、送股/转增股等行为导致股价“跳空下跌”（如10送10后股价腰斩），这种跳空会割裂K线走势的连贯性。复权的本质就是消除除权除息的影响，让股价走势回归“真实趋势”；而不复权则保留了实际交易价格的原貌。
三者的核心差异在于复权基准点不同（以哪个时间点的价格为“真实价格”，调整其他时间点的价格），进而导致股价数值、K线形态和应用场景完全不同。
青果自营的短效代理IP基于拨号VPS构建，部署全国200+城市与地区，日去重IP超200W+、日流水IP超400万，IP存活时长覆盖1-30分钟且多种可选；支持4种提取方式（弹性、按量、均匀、通道）与2种授权方式（帐密、白名单，白名单免费鉴权达256个），除按量提取外提供6小时免费试用，全协议支持（HTTP/HTTPS/SOCKS5）且毫秒级切换IP；热销套餐涵盖月付、季付、年付及按量套餐，价格0-3000元不等，多数套餐带宽峰值限制2Mbps、不限制终端数，平均成功率99.9%，适用于APP大数据分析、跨境选品、舆情监测、原创版权保护等场景，还配套产品说明、提取工具等...
写一个预测分析页面，实现的功能为 选择开始时间 结束时间，分别展示某只股票， 这段时间内 预测价格 与 真实价格的 绘制出折线图，完成前后端的所有代码功能，并把这个页面放在分析平台的导航栏中
日线模型 预测数据的的集合为 predictPriceV2 真实数据的集合为bsStockDailyHist
stock_database是存放预测数据的数据库 src_db是存放真实数据的数据库
bsStockDailyHist 集合字段 为{ _id: ObjectId('68ca7e54385eccc7dd4bab09'), code: 'sh.600000',...
TimeXer 是清华大学研究团队在2024年提出的一种创新型时间序列预测模型，它专门设计用于有效融合外生变量（外部因素） 来提升对目标序列（内生变量）的预测精度。该模型基于经典的Transformer架构，通过巧妙的嵌入策略和注意力机制调整，使其能够同时捕捉时间序列的内在模式和外部因素的影响。
TimeXer 的核心创新在于其差异化的嵌入策略和双注意力机制，解决了传统方法在处理外生变量时面临的挑战。
差异化的嵌入策略
在金融市场的波澜诡谲中，资产之间的关系绝非一成不变。牛市时，股票齐涨，相关性增强；危机中，所有资产似乎都同步下跌，相关性骤然飙升；而在平静期，它们又可能各自为政。这种如同“情绪”般不断变化的关联性，是风险管理的核心，也是传统模型无法捕捉的盲区。而动态条件相关模型（Dynamic Conditional Correlation, DCC）正是为了洞察这一“市场脉搏”而诞生的强大工具。
在DCC模型出现之前，分析多种资产风险的主流方法是使用常相关假设，比如经典的资本资产定价模型（CAPM）或风险矩...
FastDTW（Fast Dynamic Time Warping）是一种用于计算两个时间序列之间相似性的高效算法。它是经典动态时间规整（DTW）算法的一种近似方法，旨在解决 DTW 计算复杂度高的问题。
为了更好地理解 FastDTW，我们首先需要了解它要解决的问题和它改进的原始算法。
动态时间规整 (Dynamic Time Warping, DTW) 是一种用于衡量两个不同长度的时间序列之间相似度的经典算法。它的核心思想是找到两个序列之间的最佳对齐方式，即使它们在时间轴上有非线性（如速度不一）的偏移。
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...