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时间序列分析在算法交易中的应用
趋势预测：通过分析历史价格数据的时间序列，使用移动平均、指数平滑等方法预测市场的短期和长期趋势，帮助交易者判断市场的走向，决定买入或卖出的时机。
季节性和周期性分析：某些金融市场具有季节性或周期性规律，如农产品期货价格受季节影响，股票市场可能存在长期的周期波动。通过时间序列分析识别这些规律，可制定相应的交易策略。
风险评估：时间序列分析可以用于评估资产价格的波动性和风险，例如通过计算历史波动率、条件异方差模型（如 GARCH 模型）等，衡量资产价格的波动程度，为风险控制提供依据。
发布于2025-5-13 14:45 杭州
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