Times series analysis 和经济、金融市场价格曲线

[ReedToBe]

作为社会科学的经济学，和自然科学有很大的不同。最基本的不同，就是自然科学基于实验，而社会科学很大程度上无法实验，只能基于不完善的观测。

这里有个例子，比如生命科学，其系统也非常复杂，所以要建立像物理学那样比较严谨的数学系统要困难得多。但是生命科学的基础也是实验，并确定实验条件，可重复性和可预测性都比社会科学要强得多。

社会科学也是系统非常复杂，但基本上没法实验。所以经济学的理论，无论数学多复杂（举几个例子，平衡理论要用微分拓扑，计量模型要用非线性泛函分析），都只能是基于观察（不是实验）的写意性模型，无论如何准确性都不会太高。批评经济学准确性不高的人，自己也拿不出准确性高的预测模型。所以只批评是没有用的，理解为什么预测准确度不高，从而可操作性也不高的原因，才算是有了有点基本的知识。

至于这些书中哪本实际最有用，当然还是属于统计或者计量的time series。有的人误以为只要有好的time series模型，什么都可以预测，这又是理解错误。Time series实际还告诉你，哪种类型的数据的未来是容易预测的，哪种未来的模式是几乎不可预测的。

算星球的轨道比算下个月28日会不会下雨，和一个人20年后会不会得癌症要容易得多。会预测日蚀日期的天文学家，即使把全部精力转投到气象学上来，也不能准确预测出下个月28日会不会下雨。

刚才找了一本times series analysis看一下目录，算应用数学，或者技术数学？是概率论、随机过程、统计、傅里叶分析（泛函分析）、差分方法（微分方程的离散版本）在经济和金融上的应用？

要不，转到STEM版或股版，可以吗？请其他几位大神@Yellen @阿济格英亲王 @YL7983 @gjq @cocojumbo @forecasting 一块参与讨论，解决实际问题，也能显示大神们谁的话可靠？

有兴趣的大神也请踊跃参与，赚钱呢，又可以消磨时间。

[commissar]

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可以可以，还有本人在股版的马甲，哈哈哈。

[newstart]

传统的去找个Arima time series的python jupyternotebook run一下，感受一下那些人常用的套路就行了。其他的现在的各路敢热门什么transformer based，time series foundation model之类的基本上language 模型用什么，time series的人就跟着用什么。但是对于真是工业界用其实也都不咋地。

[wyseman]

现在都神经网络，模式识别吧。高频交易用的time-series都是很短时间的。

[forecasting]

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来个偏理论但跟实际金融市场紧密相连的案例：

股票A的价格p取一个区间的有限个值，a_0, a_1,........, a_i, ........., a_n. 则股票A的价格最后或者呈周期型出现，或者价格序列随机出现。此处随机是经典概率论和随机过程中所出现的含义，其实就是没定义。按现代理论的随机序列的定义，则“价格序列随机出现”可以是或者价格序列按现代定义随机出现，即不可计算，不可预测，或者按现代定义非随机出现，即可计算，可预测，或者不可计算，但是非随机。

请问如何确定非周期出现的价格序列是按现代意义随机出现的，或者非随机但不可计算？

[GreatCanada]

来个偏理论但跟实际金融市场紧密相连的案例：

股票A的价格p取一个区间的有限个值，a_0, a_1,........, a_i, ........., a_n. 则股票A的价格最后或者呈周期型出现，或者价格序列随机出现。此处随机是经典概率论和随机过程中所出现的含义，其实就是没定义。按现代理论的随机序列的定义，则“价格序列随机出现”可以是或者价格序列按现代定义随机出现，即不可计算，不可预测，或者按现代定义非随机出现，即可计算，可预测，或者不可计算，但是非随机。

请问如何确定非周期出现的价格序列是按现代意义随机出现的，或者非随机但不可计算？

现在都有通用的time series foundation model吧，在金融数据上微调一下就ok了