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在量化交易里做时间序列分析，有这么几步。第一步是数据收集，得把相关资产价格、成交量等交易数据按一定时间间隔收集好，像日数据、分钟数据等。接着是数据预处理，处理缺失值、异常值，让数据质量更可靠。
然后是分析环节，一方面通过统计指标，像均值、标准差等了解数据基本特征；另一方面用自相关分析，看看序列自身在不同时间间隔的相关性，找出规律。再就是建立模型，像常用的ARIMA模型等，对时间序列进行拟合和预测。
最后要评估模型效果，用各种评估指标判断模型预测的准确性。
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发布于2025-2-26 14:01 杭州
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