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
时间: 2024-01-11 20:05:42 浏览: 24
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。
相关问题
小时级别多少步训练ARCH模型比较合适
训练ARCH模型的步数应该根据具体情况而定,通常需要进行一些试验来找到最优的步数。一般来说,训练步数的选择取决于以下几个因素:
1. 数据集的大小;
2. 模型的复杂度;
3. 计算资源的限制。
一般来说,如果数据集比较大,模型比较复杂,那么训练步数可能需要更多。如果计算资源比较有限,那么训练步数可能需要更少。在实践中,可以尝试不同的训练步数,比较模型的性能来找到最优的步数。
如何对ARCH模型进行实时调整,他不是提前训练好的吗?
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。
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