如何对ARCH模型进行实时调整,他不是提前训练好的吗?
时间: 2023-09-11 11:10:54 浏览: 37
你的问题很好,实际上,ARCH模型是一种基于历史数据的统计模型,需要在历史数据上进行训练,才能得到一个适合当前市场的模型。因此,在使用ARCH模型进行预测时,通常需要使用最近的历史数据进行训练,以得到一个适合当前市场的模型。当市场发生变化时,需要重新使用新的历史数据进行训练,以得到一个适合当前市场的新模型。
在实际应用中,可以使用滚动窗口法来更新模型。滚动窗口法是指在时间序列中,每次只使用最新的一部分数据来训练模型,这样可以随着时间的推移不断更新模型,以适应市场变化。具体来说,可以设置一个固定大小的时间窗口,在每个时间点上,只使用窗口内的最新数据来训练模型,然后将窗口向前滑动一个时间步长,重复上述过程,直到到达最后一个时间点。这样就可以通过不断地更新模型,来适应市场的变化,并得到更加准确的预测结果。
相关问题
如果对外汇进行小时级别预测,好像每次ARCH模型都需要训练,对吗
对的,如果你想对外汇进行小时级别的预测,那么每次预测前都需要使用最新的历史数据来重新训练ARCH模型,以得到更加适合当前市场情况的模型。因为外汇市场的波动性是时刻在变化的,如果不及时更新模型,那么模型的预测结果可能会失去准确性。当然,如果你觉得每次训练模型太麻烦,也可以考虑使用其他更加高级的模型,比如基于深度学习的神经网络模型,这些模型可以自动学习和调整模型参数,更加适合处理复杂的时间序列数据。
我只是训练ARCH模型,不需要保存预测结果吧?
是的,如果你只是训练 ARCH 模型,不需要保存预测结果,可以将代码修改为以下形式:
```
batch_size = 32 # 每个批次的大小
n_batches = len(X_test) // batch_size # 总批次数
# 遍历每个批次进行训练
for i in range(n_batches):
# 获取当前批次的数据
X_batch = X_test[i*batch_size:(i+1)*batch_size]
y_batch = y_test[i*batch_size:(i+1)*batch_size]
# 使用 LSTM+attention 模型对当前批次数据进行预测
y_pred = model_lstm.predict(X_batch)
# 计算 LSTM+attention 模型的预测误差
residuals = y_batch - y_pred
# 使用 ARCH(1) 模型对残差序列进行建模
model_arch = arch_model(residuals, mean='Zero', vol='ARCH', p=1)
res = model_arch.fit()
# 预测 ARCH 模型的方差
forecast_var = res.forecast(horizon=len(y_batch))
```
以上代码将测试数据集分成多个批次进行训练,不保存预测结果。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)