[DIMENSION STANDARD_DEV] = fractalvol(DATA) 计算一维随机游走 DATA 的分形维数。 假设 DATA 是其索引的函数。 通过嵌入单位正方形和盒子来查找分形波动率数数。 Y轴将重新缩放DATA的值，x轴为（1：长度（数据））/长度（数据）。 如果您有并行计算，请取消对 else 结构的注释工具箱并希望并行运行代码（它在实例中线性扩展）。 背景： http://hanwangquant.blogspot.com/2011/04/fractal-volitility.html

金融时间序列分析（Tsay）数据及部分代码，主要是数据

首先、wt（小波分析）过滤噪声 然后 saes（自编码器）提取强特征 最后用lstm进行学习训练

时间序列预测方面论文，RNN_LSTM角度有所区别创新

金融时间序列技术分析Python库

北京大学内部的金融时间序列讲义，很经典的金融时间序列资料。是基于R语言讲述的，体系特别完整。做LSTM，RNN等神经网络模型时可以参考。

gsoc17-hhmm：贝叶斯分层隐马尔可夫模型应用于金融时间序列，这是Google Summer of Code 2017的研究复制项目

OpenTick OpenTick是用于财务时间序列数据的快速报价数据库，它建立在具有简化SQL层。 特征： 内置价格调整支持 纳秒级支持 Python，C ++和Go SDK 同步和异步查询 隐式SQL语句准备 权限控制，检查中的相关功能，默认情况下处于关闭状态 快取 在Ubuntu上安装 您需要使用具有模块支持的Go> = 1.11 。 sudo apt install -y python wget https://www.foundationdb.org/downloads/6.2.22/ubuntu/installers/foundationdb-server_6.2.22-1_amd64.deb wget https://www.foundationdb.org/downloads/6.2.22/ubuntu/installers/foundationdb-clients_6.2.22-1_amd64.deb sudo dpkg -i foundationdb-clients_6.2.22-1_amd64.deb foundationdb-server_6.2.22-

使用机器学习算法（聚类）对金融时间序列数据进行分析

金融时间序列分析（中文第3版），所有文件分为三部分，请分别下载（csdn限制文件大小）