机器学习：时间序列算法

题目：以下哪个是常见的时间序列算法模型

RSI
MACD
ARMA（正确）
KDJ

题目：下列时间序列模型中,哪一个模型可以较好地拟合波动性的分析和预测？

AR模型
MA模型
ARMA模型

GARCH模型（正确）

我们介绍时间序列中最为重要的三个概念，在本讲里面会介绍几个最为基础的时间序列模型：AR、MA和ARMA，这些模型都旨在解释事件序列内在的自相关性从而预测未来。在ARMA模型的基础上，还有扩展的ARIMA和SARIMA模型。

1.  AR 模型(auto regressive model)自回归模型
      AR模型是一种线性预测，即已知N个数据，可由模型推出第N点前面或后面的数据（设推出P点）.

本质类似于插值，其目的都是为了增加有效数据，只是AR模型是由N点递推，而插值是由两点（或少数几点）去推导多点，所以AR模型要比插值方法效果更好。

AR模型思想很简单，该模型认为通过时间序列过去时点的线性组合加上白噪声即可预测当前时点，它是随机游走的一个简单扩展。AR模型对偏自相关函数（PACF）截尾，对自相关函数(ACF)拖尾。所谓截尾指的是从某阶开始均为（接近）0的性质，拖尾指的是并不存在某一阶突然跳变到0而是逐渐衰减为0。

2. MA模型(moving average model)滑动平均模型
2.1. 简单移动平均法
设有一时间序列y1,y2,..., 则按数据点的顺序逐点推移求出N个数的平均数，即可得到一次移动平均数.
 2.2 趋势移动平均法  
当时间序列没有明显的趋势变动时，使用一次移动平均就能够准确地反映实际情况，直接用第t周期的一次移动平均数就可预测第1t+周期之值。

时间序列出现线性变动趋势时，用一次移动平均数来预测就会出现滞后偏差。修正的方法是在一次移动平均的基础上再做二次移动平均，利用移动平均滞后偏差的规律找出曲线的发展方向和发展趋势，然后才建立直线趋势的预测模型。故称为趋势移动平均法。