Chuyển đến nội dung chính

Trang chủ Python

Khóa học

Phân tích chuỗi thời gian với Python

Trung cấpTrình độ kỹ năng

Đã cập nhật tháng 08, 2024

Bắt Đầu Khóa Học Miễn Phí

PythonProbability & Statistics

4 gio

17 video

59 Bài tập

4,850 XP

69,804

Giấy chứng nhận Thành tích

Được người học tại hàng ngàn công ty yêu thích

Đào tạo một đội ngũ?

Dùng thử cho Doanh nghiệp

Mô tả khóa học

Điều kiện tiên quyết

Manipulating Time Series Data in Python

1

Tương quan và tự tương quan

Trong chương này, bạn sẽ được giới thiệu về khái niệm tương quan và tự tương quan cho chuỗi thời gian. Tương quan mô tả mối quan hệ giữa hai chuỗi thời gian, còn tự tương quan mô tả mối quan hệ của một chuỗi với các giá trị trong quá khứ của chính nó.

Giới thiệu khóa học

Một ứng dụng "mỏng" của chuỗi thời gian

Gộp chuỗi thời gian với các ngày khác nhau

Tương quan giữa hai chuỗi thời gian

Tương quan giữa cổ phiếu và trái phiếu

Đĩa bay không tương quan với thị trường bay bổng

Hồi quy tuyến tính đơn

Xem R-Squared của một mô hình hồi quy

Khớp hệ số tương quan với kết quả hồi quy

Tự tương quan

Một chiến lược phổ biến dựa trên tự tương quan

Lãi suất có tự tương quan không?

Bắt Đầu Chương

2

Một số chuỗi thời gian đơn giản

Trong chương này, bạn sẽ học về một số mô hình chuỗi thời gian đơn giản, bao gồm nhiễu trắng và bước đi ngẫu nhiên.

Hàm tự tương quan (Autocorrelation Function)

Bài tập về thuế: Tính ACF

Chúng ta có tự tin cổ phiếu này quay về trung bình?

Nhiễu trắng

Không thể dự báo White Noise

Bước ngẫu nhiên

Tạo một Random Walk

Xác định Drift

Giá cổ phiếu có phải là Random Walk?

Còn lợi nhuận cổ phiếu thì sao?

Tính dừng (Stationarity)

Chuỗi dừng hay không?

Điều chỉnh mùa vụ trong mùa khai thuế

Bắt Đầu Chương

3

Mô hình tự hồi quy (AR)

Trong chương này, bạn sẽ học về các mô hình tự hồi quy, hay AR, cho chuỗi thời gian. Những mô hình này sử dụng các giá trị quá khứ của chuỗi để dự đoán giá trị hiện tại.

Mô tả mô hình AR

Mô phỏng chuỗi thời gian AR(1)

So sánh ACF cho nhiều chuỗi thời gian AR

Khớp mô hình AR với ACF

Ước lượng và dự báo mô hình AR

Ước lượng mô hình AR

Dự báo với Mô hình AR

Dự báo lãi suất

So sánh mô hình AR với Random Walk

Chọn mô hình phù hợp

Ước lượng bậc của mô hình: PACF

Ước lượng bậc mô hình: Tiêu chí thông tin

Bắt Đầu Chương

4

Mô hình trung bình trượt (MA) và ARMA

Trong chương này, bạn sẽ học về một loại mô hình khác: mô hình trung bình trượt, hay MA. Bạn cũng sẽ thấy cách kết hợp các mô hình AR và MA thành một mô hình ARMA mạnh mẽ.

Mô tả mô hình

Mô phỏng chuỗi thời gian MA(1)

Tính ACF cho nhiều chuỗi thời gian MA

Ghép ACF với mô hình MA

Ước lượng và dự báo mô hình MA

Ước lượng mô hình MA

Dự báo với mô hình MA

Mô hình ARMA

Giá cổ phiếu tần suất cao

Làm sạch dữ liệu thêm: Thiếu dữ liệu

Áp dụng mô hình MA

Tương đương giữa AR(1) và MA(vô hạn)

Bắt Đầu Chương

5

Tổng hợp kiến thức

Chương này sẽ hướng dẫn bạn mô hình hóa đồng thời hai chuỗi bằng các mô hình đồng liên kết. Sau đó, bạn sẽ kết thúc bằng một nghiên cứu tình huống với chuỗi thời gian dữ liệu nhiệt độ ở Thành phố New York.

Mô hình đồng liên kết (Cointegration)

Một chú chó trên dây dắt? (Phần 1)

Một chú chó trên dây dắt? (Phần 2)

Bitcoin và Ethereum có đồng liên kết không?

Nghiên cứu tình huống: Biến đổi khí hậu

Nhiệt độ có phải là Random Walk (có Drift) không?

Khởi động: Xem tự tương quan

ARMA nào phù hợp nhất?

Đừng Vội C cất Áo Khoác Mùa Đông

Chúc mừng bạn

Bắt Đầu Chương

Phân tích chuỗi thời gian với Python

Hoàn
Thành

Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành

Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của ban
Chia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của banĐăng ký ngay

Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Phân tích chuỗi thời gian với Python ngay hôm nay!

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.