数字货币自回归模型
数字货币自回归模型主要是用于预测数字货币价格变动的统计模型。自回归模型的基本观点是，现在的值取决于过去的值。在数字货币的背景下，这意味着当前的价格可能会受到过去价格的影响。
这个模型通常用以下的公式来表示。
`y(t) c b1y(t1) b2y(t2)…是ε(t)`。
这个公式是这样的。
`y(t)`是你想要预测的当前值(在这种情况下，也可以是价格)。
`c`是常数项，调整模型整体的水平。
` b1, b2,…是回归系数，用来测量过去的值对现在的值有多大影响。
` y (t1), y (t2),…`是过去时间点的数值。
`ε(t)`是随机误差项，表示模型无法解释的变动。
在数字货币的分析中，基于过去的价格数据，可以使用自回归模型来预测未来的价格。这种方法被广泛应用于股票、加密货币等金融市场的预测。自回归模型在预测价格动向方面可能很出色，但无法完全预测价格变动。因为价格会受到市场情绪、监管政策、技术开发等各种因素的影响。
需要注意的是，数字货币市场受多种因素影响，价格波动较大，风险较高。因此，任何预测模型都必须考虑市场风险，并结合其他分析工具和方法。
sims 向量自回归模型出自哪里
展开一切。
向量自回归模型(英文名称:autoregressive model)是克里斯托弗?是由西姆斯(Christopher Sims)提出的计量经济模型。
定义:用前面几个时间点的随机变量的线性组合来描述后面某个时间点的随机变量的线性回归模型。
自回归滑动平均模型的介绍
自回归滑动平均模型，也叫ARMA模型。
时间序列分析的一种，由美国的统计学家詹金斯和博克在20世纪70年代提出。
如何把一个自回归模型表示成移动平均模型
ARIMA是AutoRegressive Integrated Moving Average的缩写，是自回归综合移动平均。
ARIMA模型在时间序列分析中，根据过去数据的变动规律，找出数据变动模型(移动平均、周分量)，从而实现对未来的预测。
ARIMA模式出现于20世纪60年代后期，1976年Box和Jenkins对ARIMA模式进行了系统的说明，因此也被称为Box Jenkins模式。
ARIMA模型比其他统计预测技术复杂得多，但只要应用得当，不仅预测准确，而且具有灵活性。
ARIMA模型可以做出如下决定。
即过去的数据对下一次观测值的贡献大小(加权长度)。
重量。
例如y (t) = 1/3 y (t?3) 1/3 y (t?2)1/3 y (t?1)、又如(t) y = 1/6分之1 y (t?3) 1/6分之1 y (t?2) 1/6分之1 y (t?1)。
为了正确使用蚂蚁模型，需要找出后半部分的正确数字及其系数。
