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시계열 모델링 - 지수 평활법

"금융 파이썬 쿡북 Ch3. 시계열 모델링 "의 내용을 기반으로 작성하였습니다. (실습 깃헙) 1. 지수 평활법 (Exponential Smoothing) 지수 평활법은 비정상 데이터(trend, seasonality를 띄는 데이터)에 사용하며 예측은 과거 관측값의 가중 평균을 사용한다는 점에서 지수 이동 평균과 유사하게 작동한다. 이 모델은 시간이 지나면서 가중치가 기하급수적으로 작아짐에 따라 최근 관측에 더 중점을 둔다. 이번 포스팅에서는 단순 지수 평활과 홀트 모델과 그 확장 모델에 대해 다뤄보겠다. 1-2. 단순 지수 평활 (SES, SImple Exponential Smoothing) 지수 평활의 가장 기본적인 모델이다. 이 모델은 고려 중인 시계열이 trend나 seasonality를 띄지 않..

Advance Deep Learning/[Quant] 금융 파이썬 쿡북 2023.02.03
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autoregressive, 포워드필, 지수평활법, Holt Winter, Holt-Winter, 자기회귀, 시계열, AUTO ARIMA, 시계열 분해, 정상성 교정, 비정상성, 홀츠윈터, 정상성, 정상성 검정, forward fill, 시계열 모델링, Exponential smoothing, 시계열 데이터, 자기 상관성, 시계열 검정,

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