使用python做协整模型分析并进行残差检验

本文涉及的产品
模型训练 PAI-DLC,100CU*H 3个月
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
交互式建模 PAI-DSW,每月250计算时 3个月
简介: 使用python做协整模型分析并进行残差检验
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
import pandas as pd
import numpy as np
import os
import statsmodels
import statsmodels.formula.api as sm
### 省略很多数据处理
# 对near和far进行协整检验
simple = sm.ols(formula = 'near ~ far',data = near_far_df).fit()
print(simple.summary())
plt.figure()
#ols.fit().model is a method to access to the residual.
simple.resid.plot.density()
plt.show()
print('Residual mean:', np.mean(simple.resid))
print('Residual variance:', np.var(simple.resid))
print("adf's P value :", adfuller(simple.resid)[1])
from statsmodels.graphics.gofplots import ProbPlot
qq_plot =ProbPlot(simple.resid)
qq_plot.qqplot(line="q")
plt.title("Q-Q 图")
plt.show()

20210326093002597.png20210326093015624.png

从分析结果来看,这次准备使用的用于跨期套利的近月合约和远月合约,严格意义上并不算协整,因为残差并不是正太分布的,也没有通过单位根检验。

目录
相关文章
|
18天前
|
并行计算 安全 Java
Python GIL(全局解释器锁)机制对多线程性能影响的深度分析
在Python开发中,GIL(全局解释器锁)一直备受关注。本文基于CPython解释器,探讨GIL的技术本质及其对程序性能的影响。GIL确保同一时刻只有一个线程执行代码,以保护内存管理的安全性,但也限制了多线程并行计算的效率。文章分析了GIL的必要性、局限性,并介绍了多进程、异步编程等替代方案。尽管Python 3.13计划移除GIL,但该特性至少要到2028年才会默认禁用,因此理解GIL仍至关重要。
97 16
Python GIL(全局解释器锁)机制对多线程性能影响的深度分析
|
27天前
|
缓存 Rust 算法
从混沌到秩序:Python的依赖管理工具分析
Python 的依赖管理工具一直没有标准化,主要原因包括历史发展的随意性、社区的分散性、多样化的使用场景、向后兼容性的挑战、缺乏统一治理以及生态系统的快速变化。依赖管理工具用于处理项目中的依赖关系,确保不同环境下的依赖项一致性,避免软件故障和兼容性问题。常用的 Python 依赖管理工具如 pip、venv、pip-tools、Pipenv、Poetry 等各有优缺点,选择时需根据项目需求权衡。新工具如 uv 和 Pixi 在性能和功能上有所改进,值得考虑。
84 35
|
28天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
金融波动率的多模型建模研究:GARCH族与HAR模型的Python实现与对比分析
本文探讨了金融资产波动率建模中的三种主流方法:GARCH、GJR-GARCH和HAR模型,基于SPY的实际交易数据进行实证分析。GARCH模型捕捉波动率聚类特征,GJR-GARCH引入杠杆效应,HAR整合多时间尺度波动率信息。通过Python实现模型估计与性能比较,展示了各模型在风险管理、衍生品定价等领域的应用优势。
251 66
金融波动率的多模型建模研究:GARCH族与HAR模型的Python实现与对比分析
|
1月前
|
数据采集 缓存 API
python爬取Boss直聘,分析北京招聘市场
本文介绍了如何使用Python爬虫技术从Boss直聘平台上获取深圳地区的招聘数据,并进行数据分析,以帮助求职者更好地了解市场动态和职位需求。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 运维 数据可视化
Python时间序列分析:使用TSFresh进行自动化特征提取
TSFresh 是一个专门用于时间序列数据特征自动提取的框架,支持分类、回归和异常检测等机器学习任务。它通过自动化特征工程流程,处理数百个统计特征(如均值、方差、自相关性等),并通过假设检验筛选显著特征,提升分析效率。TSFresh 支持单变量和多变量时间序列数据,能够与 scikit-learn 等库无缝集成,适用于大规模时间序列数据的特征提取与模型训练。其工作流程包括数据格式转换、特征提取和选择,并提供可视化工具帮助理解特征分布及与目标变量的关系。
75 16
Python时间序列分析:使用TSFresh进行自动化特征提取
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
使用Python实现基于矩阵分解的长期事件(MFLEs)时间序列分析
在现代数据分析中,高维时间序列数据的处理和预测极具挑战性。基于矩阵分解的长期事件(MFLEs)分析技术应运而生,通过降维和时间序列特性结合,有效应对大规模数据。MFLE利用矩阵分解提取潜在特征,降低计算复杂度,过滤噪声,并发现主要模式。相比传统方法如ARIMA和深度学习模型如LSTM,MFLE在多变量处理、计算效率和可解释性上更具优势。通过合理应用MFLE,可在物联网、金融等领域获得良好分析效果。
64 0
使用Python实现基于矩阵分解的长期事件(MFLEs)时间序列分析
|
1月前
|
数据可视化 算法 数据挖掘
Python时间序列分析工具Aeon使用指南
**Aeon** 是一个遵循 scikit-learn API 风格的开源 Python 库,专注于时间序列处理。它提供了分类、回归、聚类、预测建模和数据预处理等功能模块,支持多种算法和自定义距离度量。Aeon 活跃开发并持续更新至2024年,与 pandas 1.4.0 版本兼容,内置可视化工具,适合数据探索和基础分析任务。尽管在高级功能和性能优化方面有提升空间,但其简洁的 API 和完整的基础功能使其成为时间序列分析的有效工具。
80 37
Python时间序列分析工具Aeon使用指南
|
23天前
|
存储 缓存 Java
Python高性能编程:五种核心优化技术的原理与Python代码
Python在高性能应用场景中常因执行速度不及C、C++等编译型语言而受质疑,但通过合理利用标准库的优化特性,如`__slots__`机制、列表推导式、`@lru_cache`装饰器和生成器等,可以显著提升代码效率。本文详细介绍了这些实用的性能优化技术,帮助开发者在不牺牲代码质量的前提下提高程序性能。实验数据表明,这些优化方法能在内存使用和计算效率方面带来显著改进,适用于大规模数据处理、递归计算等场景。
58 5
Python高性能编程:五种核心优化技术的原理与Python代码
|
2月前
|
Python
[oeasy]python055_python编程_容易出现的问题_函数名的重新赋值_print_int
本文介绍了Python编程中容易出现的问题,特别是函数名、类名和模块名的重新赋值。通过具体示例展示了将内建函数(如`print`、`int`、`max`)或模块名(如`os`)重新赋值为其他类型后,会导致原有功能失效。例如,将`print`赋值为整数后,无法再用其输出内容;将`int`赋值为整数后,无法再进行类型转换。重新赋值后,这些名称失去了原有的功能,可能导致程序错误。总结指出,已有的函数名、类名和模块名不适合覆盖赋新值,否则会失去原有功能。如果需要使用类似的变量名,建议采用其他命名方式以避免冲突。
52 14
|
2月前
|
分布式计算 大数据 数据处理
技术评测:MaxCompute MaxFrame——阿里云自研分布式计算框架的Python编程接口
随着大数据和人工智能技术的发展,数据处理的需求日益增长。阿里云推出的MaxCompute MaxFrame(简称“MaxFrame”)是一个专为Python开发者设计的分布式计算框架,它不仅支持Python编程接口,还能直接利用MaxCompute的云原生大数据计算资源和服务。本文将通过一系列最佳实践测评,探讨MaxFrame在分布式Pandas处理以及大语言模型数据处理场景中的表现,并分析其在实际工作中的应用潜力。
116 2

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多