22、时间序列与金融数据分析方法

时间序列与金融数据分析方法

1. 移动块自举法处理时间序列数据

移动块自举法是一种用于处理时间序列数据的自举方案，比简单的自举方案更复杂。该方法通过移动固定大小的窗口生成重叠块，然后将这些块组合以创建新的数据样本。下面我们将其应用于年度温度数据，生成二阶差分中位数列表和 AR(1) 模型的斜率。

1.1 操作步骤

1. 导入必要的库 ：

import dautil as dl
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import ch6util
from scipy.signal import medfilt
from IPython.display import HTML

2. 定义自举数据的函数 ：

def shuffle(temp):
    indices = np.random.choice(start, n/12)
    sample = dl.collect.flatten([temp.values[i: i + 12] for i in indices])
    sample = medfilt(sample)
    df = pd.DataFrame({'TEMP': sa