股票时间序列模型是什么？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
它基于过去的股票价格和交易量数据，通过识别和利用时间序列中的模式和趋势来预测未来的走势。
常用的股票时间序列模型包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分移动平均模型（ARIMA）和季节性自回归积分移动平均模型（SARIMA）等。
这些模型通过拟合历史数据，提取出内在的时间序列结构，并通过对过去数据的分析来预测未来的股票价格和交易量走势。