金融时间序列分析方法汇总：含常用方法、案例及实战链接

来源：Python数据科学

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本文分享一篇时间序列方法汇总的干货文章。

大家好，我是东哥。分享一篇时间序列方法汇总的干货文章，理论、实践全包括，附案例和实战链接。

时间序列是我最喜欢研究的一种问题，这里我列一下时间序列最常用的方法，包括理论和实践两部分。理论部分大多是各路神仙原创的高赞解读，这里我就简单成呈现在这里，并附上链接。实践部分是质量较高的开源代码，方便大家快速上手。最后，附上一些 比赛中比较经典的时序比赛的经典解法链接，供大家参考和学习。

时序问题都看成是回归问题，只是回归的方式（线性回归、树模型、深度学习等）有一定的区别。

传统时序建模

arima 模型是 arma 模型的升级版；arma 模型只能针对平稳数据进行建模，而 arima 模型需要先对数据进行差分，差分平稳后在进行建模。这两个模型能处理的问题还是比较简单，究其原因主要是以下两点：

原理篇：

写给你的金融时间序列分析：基础篇

重点介绍基本的金融时间序列知识和 arma 模型

金融时间序列入门【完结篇】 ARCH、GARCH

介绍更为高阶的 arch 和 garch 模型

实践篇：

【时间序列分析】ARMA预测GDP的 实现

arma 模型快速上手

arch、garch模型快速建模

总结：如果是处理单变量的预测问题，传统时序模型可以发挥较大的优势；但是如果问题或者变量过多，那么传统时序模型就显得力不从心了。

机器学习模型方法

这类方法以 、 为代表，一般就是把时序问题转换为监督学习，通过特征工程和机器学习方法去预测；这种模型可以解决绝大多数的复杂的时序预测模型。支持复杂的数据建模，支持多变量协同回归，支持非线性问题。

不过这种方法需要较为复杂的人工特征过程部分，特征工程需要一定的专业知识或者丰富的想象力。特征工程能力的高低往往决定了机器学习的上限，而机器学习方法只是尽可能的逼近这个上限。特征建立好之后，就可以直接套用树模型算法 /，这两个模型是十分常见的快速成模方法，除此之外，他们还有以下特点：

原理篇：

提升树模型： 原理深入探究：

原理

的原理没你想像的那么难：

原理

实践篇：

在 中使用 ：

模型实践

史上最详细的 实战：

模型实践

总结：通过一系列特征工程后，直接使用机器学习方法，可以解决大多数的复杂时序问题；不过这方法最大的缺点是特征工程可能会较为繁琐。

深度学习模型方法

这类方法以 LSTM/GRU、、、1D-CNN、为主。深度学习中的 LSTM/GRU 模型，就是专门为解决时间序列问题而设计的；但是 CNN 模型是本来解决图像问题的，但是经过演变和发展，也可以用来解决时间序列问题。总体来说，深度学习类模型主要有以下特点：

实际上，基于实际预测问题，可以设计出各式各样的深度学习模型架构。假如我们预测的时序问题（如预测心跳频率），不仅仅只和统计类的数据有关，还和文本（如医师意见）以及图像（如心电图）等数据有关 ，我们就可以把 MLP、CNN、bert 等冗杂在一起，建立更强力的模型。

图源：

理论篇：

深入浅出 LSTM 及其 代码实现：

LSTM 原理

原理详解-早起的小虫子-博客园：

原理

原理与实现：

原理

CNN 卷积神经网络如何处理一维时间序列数据：

1D-CNN 处理时序数据

for 时序预测算法详解：

时序预测

实践篇：

模型的 实现-基于 模型的自然语言处理应用：

模型实现

：

LSTM 实践

-- Stock price：

模型预测股票价格

/：

时序预测数据

Keras :

with a model： 处理时序数据分类

//：

CNN 预测模型

总结：深度学习模型可以解决基本上所有时序问题，而且模型可以自动学习特征工程，极大减少了人工；不过需要较高的模型架构能力。

最后我再附上一些比较经典的数据挖掘比赛链接和解决方案，如果能够理解数据和代码，必会受益匪浅。如果大家对某个比赛解决方案十分感兴趣，我后续会详细解读。

1）网站流量预测：

RNN 模型：

和 MLP 模型：

滤波：

CNN 模型：

2）餐厅客户量预测

特征工程+lgb：

特征工程+lgb：

3）开放通道预测

模型：

1D-CNN 模型：

模型：

4）肺压力预测

模型：

双向 lstm 模型：

时间序列问题博大精深，应用场景十分广泛。实际上许多预测问题都可以看做是时间序列问题，比如股票/期货/外汇价格预测，网站/餐馆/旅馆/交通流量预测，店铺商品库存/销量预测等等。掌握了时间序列预测方法，你可能就掌管一把洞见未来的钥匙。

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