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转自：数据挖掘——时间序列分析 - 没有神保佑的瓶子 - 博客园时间序列分析一、 概念时间序列（Time Series）时间序列是指同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列（是均匀时间间隔上的观测值序列）。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。时间序列分析主要包括的内容有：趋势分析、序列分解、序列预测。时间序列分解（Time-Series Decomposition）时间序列按照季节性来分类，分为季节性时间序列和非季节性时间序列。时间

计量经济学术语A  校正R2（Adjusted R-Squared）：多元回归分析中拟合优度的量度，在估计误差的方差时对添加的解释变量用一个自由度来调整。    对立假设（Alternative Hypothesis）：检验虚拟假设时的相对假设。    AR（1）序列相关（AR(1) Serial Correlation）：时间序列回归模型中的误差遵循AR（1）模型。    渐近置

转自：http://blog.youkuaiyun.com/lsxpu/article/details/38849775自己以前上过数值分析这门课，用的是[1]这本教材，三次样条插值这一节，当时似乎看明白了，但在实际碰到它时，总觉得很神秘，也很心虚。过了好几年之后，想彻底理解这个cubic spline，就翻开以前的书看，看了老半天才看明白，上面写着很多乱七八糟的公式（当然也是有意义的），应该会像

因子IC、IR的介绍：IC即信息系数（Information Coefficient），表示所选股票的因子值与股票下期收益率的截面相关系数，通过 IC 值可以判断因子值对下期收益率的预测能力。信息系数的绝对值越大，该因子越有效。IC为负表示因子值越小越好，IC为正表示因子值越大越好。IC的计算方法是：计算全部股票在调仓周期期初排名和调仓周期期末收益排名的线性相关度（Correlation）。I...