# zeal

**Repository Path**: thales-ucas/zeal

## Basic Information

- **Project Name**: zeal
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2021-07-03
- **Last Updated**: 2021-07-06

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 股票趋势与投资者投资热情的关联与滞后性研究


## 应用技术


python


## 库


```bash
conda install -c conda-forge statsmodels
```


```bash
conda install -c conda-forge scikit-learn
```


## jupyter


```
conda install ipykernel
```


# 时间序列


时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。它一般采用曲线拟合和参数估计方法（如非线性最小二乘法）进行。时间序列分析常用在国民经济宏观控制、区域综合发展规划、企业经营管理、市场潜量预测、气象预报、水文预报、地震前兆预报、农作物病虫灾害预报、环境污染控制、生态平衡、天文学和海洋学等方面。


# ARMA模型


ARMA模型的全称是自回归移动平均(auto regression moving average)模型，它是目前最常用的拟合平稳序列的模型，它又可细分为AR模型(auto regression model)、MA模型(moving average model)和ARMA模型(auto regression moving average model)三大类。