量化投资之金融时间序列分析
时候序列分析是重要的数据分析技术。当面临季节性、周期性变化数据时，传统的回归拟合技术难以见效，此时就需要利用较为复杂的时候序列模子。对于电子商务销售量猜测，股市行情猜测等众多场景，时候序列是重要的分析利器，各类股市目标，均匀线，都可以在时候序列里找到其统计学布景和根据。由于时候序列分析技术的复杂性，我们在根本课程里几近没有触及此项内容，现在开设本门课程的目标，就是以金融数据分析作为布景场景，用来分解此项建模方式的细节和利用处景，由于金融场景对于大部分人来说都比别的场景案例更易于了解，是以 时候序列+金融数据分析 这两者连系，可谓双剑合璧，更轻易到达举一反三的结果。即使自己并非处置金融范畴大概未来并无爱好处置量化投资工作的朋友，也可以在本课程里获益，到达熟练把握时候序列分析手段的课程方针。
【课程内容】
第1课 金融数据分析和量化投资、时候序列、统计学的根基概念
第2课 金融时候序列的基赋性质 均值、方差、自相关性、平稳性、随机性
第3课 人生就像心电图有高有低——平稳时候序列模子 AR、MA及ARMA模子简介
第4课 房价具有上涨趋向，只涨不跌——肯定趋向建模 经过传统回归方式估量很是数均值趋向模子的参数
第5课 分歧季节人们的消耗习惯也纷歧样——季节模子 针对具有一定循环或周期性的数据
第6课 并非一切工作城市风平浪静——非平稳时候序列分析 经过差分平稳化构建的ARIMA模子
第7课 理论是检验真理的唯一标准——利用实例与模子比力 经过现实的金融数据分析实例来熟悉各个，并比力各个模子的好坏
第8课 资产收益波动率并非是一个常数——条件异方差模子及利用 会商用来描写资产收益率的波动率随时候而改变的各类经济计量模子
第9课 非线性是常态——金融时候序列的非线性模子及其利用 先容非线性模子的检验与各类非线性时候序列的数学模子及其在金融中的利用
第10课 进军多维天下——多元时候序列分析 先容简单的多元模子和协整的相关常识
第11课 大道至简——多元时候序列分析的简化与降维 主成份分析与因子模子
第12课 静止是相对的，活动是绝对的——静态数据的状态空间模子和Kalman滤波的简介
第13课 时候序列的最新成长——马尔可夫链特卡罗方式
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