导入2.csv,用sas进行如下操作: a、计算股票的日百分比收益率;提示:滞后函数为 lag(var) b、对相关数据进行重命名,以使得变量名符合你的习惯,给相关变量贴标签;rename old=new c、分别使用drop 和keep语句,保存如下数据:股票收益率,股票名称,日期 d、使用merge 语句将两个数据集合并。 e、使用set、output语句将不同股票的数据分拆成不同的数据集。

时间: 2023-03-30 10:03:35 浏览: 216
a、可以使用以下代码计算股票的日百分比收益率: data stocks; set '2.csv'n; by stock_name; retain prev_close; if first.stock_name then prev_close = close; daily_return = (close - prev_close) / prev_close; prev_close = close; run; 其中,'2.csv'n 是导入的数据集名称,stock_name 是股票名称,close 是当日收盘价,daily_return 是日百分比收益率。 b、可以使用以下代码对相关数据进行重命名: rename stock_name=股票名称 close=收盘价 daily_return=日收益率; c、可以使用以下代码分别使用 drop 和 keep 语句,保存股票收益率、股票名称和日期: data stocks2(drop=open high low volume) ; set stocks(keep=stock_name date daily_return); run; 其中,open、high、low、volume 是不需要的变量,可以使用 drop 语句删除,keep 语句保留需要的变量。 d、可以使用以下代码使用 merge 语句将两个数据集合并: data stocks3; merge stocks2(in=stocks2) stocks_info(in=stocks_info); by stock_name date; if stocks2 and not stocks_info then delete; run; 其中,stocks2 是保存股票收益率、股票名称和日期的数据集,stocks_info 是保存股票信息的数据集,by 语句指定合并的键值,delete 语句删除不匹配的记录。 e、可以使用以下代码使用 set、output 语句将不同股票的数据分拆成不同的数据集: data _null_; set stocks3; by stock_name; if first.stock_name then do; if _n_ > 1 then call execute('run;'); call execute('data ' || quote(trim(stock_name)) || ';'); call execute('output;'); end; call execute('set stocks3;'); call execute('output;'); if last.stock_name then call execute('run;'); run; 其中,_null_ 数据集不会保存任何数据,by 语句指定分组键值,if 语句判断是否为每个股票的第一条记录,call execute 语句动态生成代码,quote 函数将股票名称加上引号,output 语句保存数据,last 语句判断是否为每个股票的最后一条记录。
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import itertools import warnings import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sm from datetime import datetime from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox from sklearn.model_selection import train_test_split data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['x'], index_col='x') train_data1, test_data = train_test_split(data1, test_size=0.3, shuffle=False) data['lag1'] = data['y'].shift(1) data['lag2'] = data['y'].shift(2) data['lag3'] = data['y'].shift(3) data['lag4'] = data['y'].shift(4) data['lag5'] = data['y'].shift(5) data['lag6'] = data['y'].shift(6) data['lag7'] = data['y'].shift(7) data.dropna(inplace=True) train_data, test_data1 = train_test_split(data, test_size=0.3, shuffle=False) g=int(input("输入P的峰值: ")) h=int(input("输入D的峰值: ")) i=int(input("输入Q的峰值: ")) p = range(0, g) d = range(0, h) q = range(0, i) pdq = list(itertools.product(p, d, q)) best_pdq = None best_aic = np.inf for param in pdq: model = sm.tsa.ARIMA(data['y'], exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']], order=param) results = model.fit() aic = results.aic if aic < best_aic: best_pdq = param best_aic = aic a=best_pdq[0] b=best_pdq[1] c=best_pdq[2] model = ARIMA(data['y'], exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']], order=(a,b,c)) results = model.fit() max_lag = model.k_ar model_fit = model.fit() resid = model_fit.resid lb_test = acorr_ljungbox(resid) p_value=round(lb_test['lb_pvalue'][max_lag],4) if p_value>0.05: forecast = results.forecast(steps=1, exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']].iloc[-1:]) forecast.index[0].strftime('%Y-%m') print("下个月的预测结果是",round(forecast[0])) def comput_acc(real,predict,level): num_error=0 for i in range(len(real)): if abs(real[i]-predict[i])/real[i]>level: num_error+=1 return 1-num_error/len(real) print("置信水平:{},预测准确率:{}".format(0.2,comput_acc(test_x,y_pred,0.2))) else: print('输入的数据不适合使用arima模型进行预测分析,请尝试其他模型')如何修改代码使其正常运行

分析此代码运行结果:f= @(x) sin(x); % 定义函数f(x) t= @(i) i.^2; % 定义函数t(i) x1 = 0:1/100:2*pi; %生成离散点 i1 = 0:1/100:1; %生成离散点 f1=f(x1); t1=t(i1); sin_mean=mean(f1) sin_var=var(f1) e_mean=mean(t1) e_var=var(t1) noise1=randn(size(x1)); noise2=randn(size(i1)); F_Noise = f(x1) + rand(size(x1)).*f(x1);%添加均匀分布噪声 sin_rand_mean=mean(F_Noise) sin_rand_var=var(F_Noise) F_Noise1 = f(x1) + randn(size(x1)).*f(x1);%添加正态分布噪声 sin_randn_mean=mean(F_Noise1) sin_randn_var=var(F_Noise1) t_Noise = t(i1) + (2*rand(size(i1))-1).*t(i1);%添加均匀分布噪声 r_rand_mean=mean(t_Noise) r_rand_var=var(t_Noise) t_Noise1= t(i1) + randn(size(i1)).*t(i1);%添加正态分布噪声 r_randn_mean=mean(t_Noise1) r_randn_var=var(t_Noise1) a=[1]; %分子的系数 b=[2,1]; %分母的系数 sys=tf(a,b); %生成 RC 系统的传递函数 k=lsim(sys,F_Noise1,x1); %求出系统在特定输入的情况下的输出 k1=lsim(sys,t_Noise1,i1); figure(1); subplot(421);plot(x1,f1);title('正弦函数'); subplot(422);plot(x1,noise1);title('白噪声信号'); subplot(423);plot(x1,F_Noise);title('加上相对误差水平为1的均匀分布噪声的正弦函数') subplot(424);plot(x1,F_Noise1);title('加上相对误差水平为1的正态分布噪声的正弦函数') subplot(425);autocorr(f1);xlabel('滞后阶数lag');ylabel('数据值');title('正弦信号的自相关函数ACF图') subplot(426);autocorr(noise1);xlabel('滞后阶数lag');ylabel('数据值');title('白噪声信号的自相关函数ACF图') subplot(427);plot(k);xlabel('输出样本数');ylabel('幅度'); title('加正态分布白噪的正弦信号通过rc系统后输出信号')

#从雅虎财经中提取数据 getSymbols('TECHM.NS',from ='2012-01-01',to =''2015-01-01') #选择相关的收盘价序列 stock_prices = TECHM.NS [,4] #计算股票 一阶差分 stock = diff(log(stock_prices),lag = 1) plot(stock,type ='l',main ='log return plot') acf.stock = acf(stock [c(1:breakpoint),],main ='ACF Plot',lag.max = 100) #初始化实际对数收益率的xts对象 Actual_series = xts(0,as.Date("2014-11-25","%Y-%m-%d")) #初始化预测收益序列的数据 fit = arima(stock_train,order = c(2,0,2),include.mean = FALSE) #绘制残差的acf图 acf(fit$ residuals,main ="Residuals plot") arima.forecast = forecast.Arima(fit,h = 1,level = 99) #绘制预测 #为预测期创建一系列预测收益 forecasted_series = rbind(forecasted_series,arima.forecast $ mean [1]) #为预测期创建一系列实际收益 Actual_series = c(Actual_series,xts(Actual_return)) RM(Actual_return) #调整实际收益率序列的长度 Actual_series = Actual_series [-1] #创建预测序列的时间序列对象 forecasted_series = xts(forecasted_series,index(Actual_series)) #创建两个回归系列的图 - 实际与预测 #创建一个表格,用于预测的准确性 comparsion = merge(Actual_series,forecasted_series) comparsion $ Accuracy = sign(comparsion $ Actual_series)== sign(comparsion $ Precasted) #计算准确度百分比指标 Accuracy_percentage = sum(comparsion $ Accuracy == 1)* 100 / length(comparsion $ Accuracy) 将数据改为"D:\Desktop\002362hwkj.xlsx",数据集是汉王科技2012年至2021年日度交易数据,其余步骤按照上述步骤进行操作,预测CLose,

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