时间戳

首页 > 解决方案 > 时间序列数据分析

r - 时间序列数据分析

问题描述

我想为每日股票指数确定一个合适的模型，如下图所示。可以看出数据有趋势，但也有季节性。如果是这样，它是什么模型，即（加法或乘法），季节性的频率是多少？

我运行了一个周期图，它仅在 0 处显示峰值。此外，它的 ACF 都是正数，并且正在逐渐减少。

标签： rtime-seriesforecastingdecomposition

解决方案

处理时间序列的一种非常快速和简单的方法是使用 Facebook 的名为Prophet. 只需以正确的格式输入您的日常数据，它就会做出预测。您不需要提供任何 ACF/季节性信息……它应该会自动为您找到它。

https://cran.r-project.org/web/packages/prophet/index.html

您还可以考虑使用 package 的循环神经网络等选项Keras。或者考虑ARIMA像auto.arima. 我也使用名为TBATS的算法取得了很好的结果。只需尝试所有这些，然后选择最适合的那个。

推荐阅读