Python金融时序预测模型ARIMA、GARCH、LSTM谁更强？

时间序列预测方法常见的包括单变量预测、多变量预测，以及混合模型预测方法。

单变量预测方法包括自回归移动平均模型（ARIMA）、指数平滑模型、随机森林和深度学习模型等。

多变量预测方法包括向量自回归模型（VAR）、协整模型和多变量深度学习模型等。

混合模型预测方法是将多个预测模型的结果结合起来，以得到更好的预测结果。例如CNN-BiLSTM-AM，CNN-BiLSTM-Attention，LSTM-ARO，将ARIMA模型的预测结果与深度学习模型的预测结果结合起来。

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金融数据中最关心的除了资产价格、收益率，就是资产波动率。在金融时间序列波动率预测工作中LSTM和GARCH模型尤为关键。

为了帮助大家掌握波动率模型和金融时间序列预测，我邀请发表二十余篇SCI论文的伍导师为大家制作《定量金融：波动预测时间序列+机器学习》直播课从波动率特征讲解到波动率期权定价，波动率模型（ARCH、GARCH），随机波动率模型，时间序列预测模型（ARIMA等），典型组合模型（GARCH-type，LSTM–GARCH）等内容，全面掌握波动率对期权定价和资产分配、计算风险管理的金融时序预测关键技术。（下滑查看课程大纲领直播福利）

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波动率的定义

• 典型模型：ARIMA&GARCH

• • 理论组成

  • 参数组成

  • 模型构建和预测

• 平稳性检验ADF

• ACF&PACF

• AIC&BIC

• ARCH➡️GARCH

• 波动率模型ARCH

• 波动率模型GARCH

• 波动率模型GARCH 2步估计与改进

• 波动率模型 改进GARCH模型

• 随机波动率模型

• 典型组合模型1：VU-GARCH-LSTM

• 典型组合模型2：GE-LSTM，GARCH，EGARCH，LSTM

• 典型组合模型3：GARCH–LSTM，eGARCH，gjrGARCH

• 典型组合模型评价指标

• 实证研究1《A Hybrid Prediction Model Integrating GARCH Models With a Distribution Manipulation Strategy Based on LSTM Networks for Stock Market Volatility》

• 实证研究2《Forecasting the volatility of stock price index: A hybrid model integrating LSTM with multiple GARCH-type models》

• 实证研究3《LSTM–GARCH Hybrid Model for the Prediction of Volatility in Cryptocurrency Portfolios》

• 金融资产随机性：时间序列可否预测？

• 均值回归有效性：是否会统计性的回归？

• 极端尾部的冲击：一朝回到解放前？

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直播&系列课伍导师介绍： 科研背景：

• 博士,牵头中科院先导项目、国家自然科学基金等多个重大项目。目前已经发表了SCI文章二十余篇。

• 与国内顶级金融公司合作,开发期货、股票、数字货币等量化投资策略以及市场微结构研究。

• 研究方向：金融量化，金融时间序列预测，多因子量化模型，集成电路，EUV光刻等。

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研梦非凡的导师来自海外QStop50、国内华五、C9、985高校的教授/博士导师/博士后，世界500强公司算法工程师，以及国内外知名人工智能实验室研究员。

这是一支实力强大的高学历导师团队，在计算机科学、机器学习、深度学习等领域，积累了丰富的科研经历，研究成果也发表在国际各大顶级会议和期刊上，在指导学员的过程中，全程秉持初心，坚持手把手个性化带教。包括但不限于以下导师～～

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