个人笔记

前置知识：时间序列分析、 时间序列距离测度

1 基础时序方法

均值回归：对历史一段时间的值取平均，作为未来每个时刻的预测

指数平滑：预测值是过去一段时间内观测值（或已预测值）的加权平均值

普通回归预测：借助时序相关特征（如节假日、周期性）实现建模预测

更多的时序类衍生特征可参考 1_study/Python/Python 数据处理/tsfresh 时序特征聚合工具

2 ARIMA

自回归（AR）模型：

• 用变量自身的历史时间数据对变量进行预测
• AR 模型需要满足时序平稳性的要求，时序间需要存在自相关性
• p 阶 AR模型的公式定义如下

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中文标题：股市预测的深度学习技术：一项调查

英文标题：St

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中文标题：将宏观-行业-微观财务指标耦合，以降低股票表示

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1 服务器切换

背景：

• 用了三年的腾讯云到期，续费有点贵，于是决定提桶跑路
• 调研了一下主流的云服务器厂商，发现京东云的优惠力度相对更大一些
• 之前的服务器配置大概是 1 核 2G 6M 的轻量云服务器，有点不够用
• 所以这次全面升级为 2 核 4G 5M（带宽反而更小了）的轻量云主机

基于 Docker 环境的容器迁移：

1. 确保两个云服务器之间的 docker 版本是一致的，Docker 官方安装教程
2. 使用 docker save 保存需要的镜像文件，然后使用 tar 命令压缩文件
3. 确保 22 端口可用，并使用 scp 命令传输至新服务器（建议

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中文标题：事件交易：基于新闻事件驱动交易的公司事件检测

英文标题：Trade the Event: Corporate Events D

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中文标题：HTML：基于层次Transformer的多任务学习用于波动率预测

英文标题：HTML: Hier

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1 综艺节目

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2 中外好剧

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中文标题：基于属性驱动的图注意网络对股票预测的动量溢出效应建模

英文标题：Modelin

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中文标题： HATS：用于股票走势预测的分层图注意力网络

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