应为我做外汇小时级别操作，请问GRACH训练用多少当前数据比较好，经验值

GARCH模型的训练数据量并没有固定的经验值，其最佳数据量取决于许多因素，如时间序列的长度、数据的稳定性和波动性等。一般来说，如果数据量太少，模型可能会过度拟合，从而导致泛化性能较差；如果数据量太多，模型可能会因为过于复杂而过度拟合，也会导致泛化性能较差。

在实践中，可以通过交叉验证等方法来确定最佳的训练数据量。通常，可以将数据集划分为训练集和测试集，使用训练集来训练模型，然后使用测试集来评估模型的泛化性能。如果测试集上的预测误差较小，则说明模型的泛化能力良好，否则需要调整模型或增加训练数据量。

另外，如果您在进行外汇交易的小时级别操作，建议使用更高频率的数据进行建模和预测，以提高模型的准确性。您可以考虑使用分钟级别或更高频率的数据进行训练和预测。

相关问题

我有两万多条时序数据训练的LSTM模型，但在实际预测时，我只产生400条实时数据，请问GRACH模型是训练这400条最新数据，还是训练全部2万条数据

如果您希望使用GARCH模型对这400条最新数据进行修正，建议仅使用这400条数据训练GARCH模型，而不是使用全部2万多条数据。这是因为GARCH模型旨在对时间序列数据的波动性和异方差性进行建模，而这些性质可能随着时间的推移而发生变化。因此，使用最新的400条数据训练GARCH模型更能准确地捕捉到数据的波动性和异方差性。

另外，建议在训练GARCH模型之前，对这400条数据进行必要的预处理，例如去除季节性、趋势性等，以便更好地捕捉数据的波动性和异方差性。同时，您还需要进行模型参数的选择和调整，以获得最佳的预测效果。

使用GRACH-MIDAS模型中会出现月频数据和日频数据两种，要怎么进行ADF检验

对于GARCH-MIDAS模型中包含月频和日频数据的情况，我们需要对两种数据分别进行ADF检验，以确定它们是否平稳。ADF检验可以使用`statsmodels.tsa.stattools.adfuller()`函数进行。

以下是一个示例代码，演示如何对月频和日频数据进行ADF检验：

import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)

# 分别提取月频和日频数据
monthly_data = data.resample('M').last()
daily_data = data

# 对月频数据进行ADF检验
monthly_adf = adfuller(monthly_data['y'])
print('Monthly ADF:')
print('ADF statistic:', monthly_adf[0])
print('p-value:', monthly_adf[1])
print('Critical values:', monthly_adf[4])

# 对日频数据进行ADF检验
daily_adf = adfuller(daily_data['y'])
print('Daily ADF:')
print('ADF statistic:', daily_adf[0])
print('p-value:', daily_adf[1])
print('Critical values:', daily_adf[4])

在上面的代码中，我们首先使用`resample()`函数将原始数据按照月份进行重采样，得到月频数据。然后，我们对月频数据和日频数据分别进行ADF检验，并输出检验结果。需要注意的是，ADF检验的p值应该小于0.05，才能拒绝原假设，即序列不平稳。