用 Python 做時間序列分析 2023

用 Python 做時間序列分析 : 理論、建模 : 從 AR 到 SARIMAX，向量模型，GARCH，自動 ARIMA，預測

從這 7.5 小時的課程，你會學到

商業銀行如何預測其貸款組合的預期表現？

或者投資經理如何評估股票投資組合的風險？

預測房地產資產的計量方法有哪些？

如果有一些時間相依性，那麼你知道它 – 答案是: 時間序列分析。

本課程將教給你一些實用技能，這些技能可以讓你找到一份計量金融分析師( quantitative finance analyst, )、資料分析師( data analyst )或資料科學家( data scientist )的工作。

很快地，你將獲得的基本技能，使你能夠執行復雜的時間序列分析，直接應用於實戰。我們建立了一個時間序列課程，它不僅不受時間限制，而且:

但我們知道，這可能還不夠。

我們使用最突出的工具並通過 Python ( 目前最流行的程式語言 ) 實現它們 – 目前最流行的程式語言。記住這一點..。

歡迎來到 Python 時間序列分析！

參加線上課程有個重大問題是瞭解能從中學到什麼。我們已經確保你將從中熟練掌握時間序列分析所需的一切。

我們從探索基本的時間序列理論開始，以幫助你理解之後的建模。

然後在整個課程中，我們將使用一些 Python 程式庫，給你完整的培訓。我們將使用 Pandas 內建的強大時間序列功能，以及其他基礎程式庫，如 NumPy、 matplotlib、 StatsModels、 yfinance、 ARCH 和 pmdarima。

通過這些工具，我們將掌握最廣泛使用的模型:

AR (autoregressive model，自迴歸模型
MA (moving-average model，移動平均模型)
ARMA (autoregressive-moving-average model，自迴歸移動平均模型)
ARIMA (autoregressive integrated moving average model，自迴歸整合移動平均模型)
ARIMAX (autoregressive integrated moving average model with exogenous variables，具有外生變數的 ARIMA模型
SARIA (seasonal autoregressive moving average model，季節性 ARMA 模型）
SARIMA (seasonal autoregressive integrated moving average model，季節性 ARIMA模型模型)
SARIMAX (seasonal autoregressive integrated moving average model with exogenous variables，帶有外生變數的季節性 ARIMA模型模型）
ARCH (autoregressive conditional heteroscedasticity model，自迴歸條件異方差模型)
GARCH (generalized autoregressive conditional heteroscedasticity model，廣義自迴歸條件異方差模型）
VARMA (vector autoregressive moving average model，向量自迴歸移動平均模型)

我們知道，時間序列是那些總是留下一些疑問的主題之一。

直到現在。

這門課正是你一勞永逸地理解時間序列所需要的。不僅如此，你還會得到大量額外的材料 – 筆記本檔案、課程筆記、測驗問題，以及許許多多的練習 – 一切都包括在內。

你得到了什麼？

我們很樂意提供 30 天退款保證，沒有任何風險。該課程的內容非常出色，這對我們來說是顯而易見要這麼做的，我們確信你會喜歡它。

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資料科學 – 統計，SQL，Python，商業智慧，R，機器學習和 TensorFlow
創業 – 企業戰略，管理和人力資源管理，行銷，決策，談判和說服
辦公效率 – Microsoft Excel，PowerPoint，Microsoft Word 和 Microsoft Outlook

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