股票时间序列模型怎么看？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
它基于历史股票价格数据，通过建立数学模型来识别和预测未来的价格变动。
这种模型通常包括趋势分析、季节性分析、周期性分析和随机性分析等方面。
通过对这些因素的深入研究和分析，可以更好地理解股票市场的行为规律，并作出相应的投资决策。
在应用中，股票时间序列模型可以使用不同的方法，如ARIMA模型、GARCH模型等，来对股票价格进行建模和预测。