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np.corrcoef运用了什么模型

时间: 2023-08-09 21:08:38 浏览: 88

arima的matlab代码-ARIMA-LSTM-hybrid-corrcoef-predict:应用ARIMA-LSTM混合模型来预测两种

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arima的matlab代码使用 ARIMA-LSTM 混合模型进行相关预测我们应用了 ARIMA-LSTM 混合模型来预测两种资产的未来价格相关系数我的论文草稿上传到 . 我愿意对我的工作发表任何评论。请给我发电子邮件。我真的很感激反馈:) 论文摘要预测未来时间段内两种资产的价格相关性在投资组合优化中很重要。我们应用 LSTM 循环神经网络 (RNN) 来预测两只个股的股价相关系数。 RNN 能够理解时间依赖性。 LSTM 单元的使用进一步增强了其长期预测特性。为了在模型中同时包含线性和非线性，我们也采用了 ARIMA 模型。 ARIMA 模型过滤数据中的线性趋势并将残差值传递给 LSTM 模型。 ARIMA LSTM 混合模型针对其他传统预测财务模型进行了测试，例如完整历史模型、恒定相关模型、单指数模型和多组模型。在我们的实证研究中，ARIMA-LSTM 模型的预测能力明显优于所有其他金融模型。我们的工作意味着值得考虑使用 ARIMA LSTM 模型来预测投资组合优化的相关系数。 1. Github 代码阅读指南我的源代码和文件可以分为三个部分。第 1 部分.

np.corrcoef函数是NumPy库中的一个函数，用于计算两个数组之间的相关系数（correlation coefficient）。它并不基于任何特定的模型，而是使用了统计学中的相关系数公式进行计算。相关系数是用来衡量两个变量之间相关程度的统计量，取值范围为-1到1。当相关系数为1时，表示两个变量完全正相关；当相关系数为-1时，表示两个变量完全负相关；当相关系数为0时，表示两个变量之间没有线性关系。因此，np.corrcoef函数使用了统计学中的相关系数公式来计算两个数组之间的相关性，而不是基于特定的模型。

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