ARIMA - 股票预测
ARIMA - Stock Forecast
我在这个 Rstudio Example 股票预测上犯了错误。
这家伙使用微软股票的每日历史数据。但是，在使用 ts 函数创建时间序列对象时，他设置 frequency = 1:
# Daily Seasonality (frequency set to 1 for daily data)
msft <- ts(data[,2],frequency=1)
我的问题是，为什么 frequency = 1？通常将频率设置为 252 不是更好吗，因为股市每年有 252-253 个交易日？
如下：
msft <- ts(data[,2], start = c(1992,01), frequency = 252)
我仍然是 RStudio 的初学者，这就是我感到困惑的原因。有人可以帮忙吗？
在频率的帮助下，我们试图找到数据的季节性。尝试使用不同的频率，例如每小时、每天、每周、每季度、每年等。无论哪种频率都能提供良好的准确性，请保留它以备将来预测。
我在这个 Rstudio Example 股票预测上犯了错误。
这家伙使用微软股票的每日历史数据。但是，在使用 ts 函数创建时间序列对象时，他设置 frequency = 1:
# Daily Seasonality (frequency set to 1 for daily data)
msft <- ts(data[,2],frequency=1)
我的问题是，为什么 frequency = 1？通常将频率设置为 252 不是更好吗，因为股市每年有 252-253 个交易日？
如下：
msft <- ts(data[,2], start = c(1992,01), frequency = 252)
我仍然是 RStudio 的初学者，这就是我感到困惑的原因。有人可以帮忙吗？
在频率的帮助下，我们试图找到数据的季节性。尝试使用不同的频率，例如每小时、每天、每周、每季度、每年等。无论哪种频率都能提供良好的准确性，请保留它以备将来预测。