GARCH模型介绍
GARCH模型介绍
在金融时间序列分析中,“波动”是一个核心概念,它直接关系到风险评估、资产定价和投资决策。传统的统计模型通常假设数据的方差恒定(即“同方差”),但金融数据(如股票收益率、汇率波动)往往表现出“波动聚类”特征——大的波动之后往往跟随大的波动,小的波动之后往往跟随小的波动,这种方差随时间变化的特性被称为“异方差”。GARCH模型正是为捕捉这种动态波动特性而设计的经典工具。
一、GARCH模型的背景与发展
GARCH模型的全称是广义自回归条件异方差模型(Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Mode...
股票之星-数据源-
一段话总结:
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思维导图:
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K线形态相似度 DTW 算法深度解析
K线形态相似度 DTW 算法深度解析
在金融市场的技术分析中,识别相似的K线形态是预测价格走势的关键。然而,K线形态天然具有时间轴扭曲、长度不一、局部波动差异大等特性,传统欧氏距离对此束手无策。动态时间规整(Dynamic Time Warping, DTW)算法正是解决这一难题的利器。
一、为何DTW是K线形态识别的理想选择?
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时间轴弹性对齐
DTW允许“拉伸”或“压缩”时间轴,使形态的关键节点(如顶部、底部)最优匹配,克服了传统方法要求等长的缺陷。 -
局部特征优先
算法聚焦于局部走势的相似性(如长上影线、十字星),而非全局绝对位置,更符合技术分析逻辑。 -
多维度...
K线形态相似度精确匹配:DTW算法核心解析
K线形态相似度精确匹配:DTW算法核心解析
在金融市场的技术分析领域,K线形态识别是连接历史规律与未来预测的重要桥梁。无论是资深交易员还是量化研究者,都依赖对“头肩顶”“双底”“三角形整理”等经典形态的判断来捕捉交易信号。但市场的复杂性在于:同一形态可能在不同时间尺度下呈现出截然不同的时间跨度——比如有的“双底”用5天完成,有的却用12天;有的“头肩顶”左肩持续3天,右肩却拉伸至7天。传统的形态匹配方法(如固定窗口滑动比对、关键点硬性对齐)因无法处理这种时间轴的伸缩性,常常出现“看似相似却被判定为不匹配”的尴尬情况。
动态时间规整(Dynamic Time Warping, DTW)算法...
融聚汇-数据提供商-付费-01049
- 一段话总结:深圳市融聚汇信息科技有限公司(简称融聚汇,成立于2013年),主要为证券公司等众多金融机构提供境外金融信息资讯服务,业务涵盖境外行情资讯、境外金融数据库、金融资讯解决方案等;其服务优势包括海量数据、一站式服务、定制方案、极速与稳定传输系统(极速10ms以内到客户端),拥有国信证券[香港]、华盛通等经典客户,合作机构包括深交所等,联系地址在深圳南山,另有服务热线和邮箱等联系方式。
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