金融時序預測：狀態空間模型和卡爾曼濾波（附代碼）

做者 | arit Maitrajavascript 編譯 | 1+1=6css 來源 | 量化投資與機器學習（ID:Lhtz_Jqxx）java 0 前言算法 時間序列由四個主要成分組成: 季節變化、趨勢變化、週期變化和隨機變化。在今天的推文中，咱們將使用狀態空間模型對單變量時間序列數據進行預測分析。該模型具備連續的隱狀態和觀測狀態。 微信 1 狀態空間模型網絡 基於狀態空間模型對問題進行告終構

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