金融时序预测：状态空间模型和卡尔曼滤波（附代码）

做者 | arit Maitrajavascript 编译 | 1+1=6css 来源 | 量化投资与机器学习（ID:Lhtz_Jqxx）java 0 前言算法 时间序列由四个主要成分组成: 季节变化、趋势变化、周期变化和随机变化。在今天的推文中，咱们将使用状态空间模型对单变量时间序列数据进行预测分析。该模型具备连续的隐状态和观测状态。 微信 1 状态空间模型网络 基于状态空间模型对问题进行告终构

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