本文使用时间序列分析来研究比特币价格与基本经济变量，技术因素以及从Twitter提要获得的集体情绪的度量之间的关系。 通过使用最新的机器学习算法，即支持向量机（SVM），每天进行情感分析。 一系列短期回归显示，Twitter的情绪比率与比特币价格成正相关。 短期分析还显示，维基百科搜索查询的数量（显示公众对比特币的兴趣程度）和哈希率（衡量采矿难度）对比特币的价格产生积极影响。 相反，比特币的价值受到美元与欧元之间汇率（代表价格的一般水平）的负面影响。 向量误差校正模型用于研究协整变量之间长期关系的存在。 这种长期分析显示，比特币价格与流通中的比特币数量呈正相关（代表货币供应总量），而与标准普尔500股市指数则呈负相关（表明货币的总体状态）。全球经济）。

matlab说话代码同态加密时间序列分析（HETSA） 陈述 该项目的目的是开发一个用于分析同态加密时间序列（HETSA）的框架。 即，我们将实现一组时间序列分析的构建块，并在以下应用程序上展示它们：首先，为了演示实时处理的功能，我们将实现一组交易策略，这些交易策略可对加密的市场数据做出交易决策。 （完毕）。 其次，为了证明已开发的信号分析工具，我们将分析糖尿病患者的加密心率变异性，从而支持临床判断和决策（TODO）。 第三，为了展示其多功能性，我们将在同态加密上下文（DOING）中实现一组通用的时间序列分析工具。 此外，我们计划开发一种自举技术，为实时数据处理提供手段。 我们认为，专注于这些领域，其中围绕隐私的问题起着至关重要的作用，不仅将展示拟议框架的潜力，还将激发进一步的研究和开发。 第17届国际安全和密码学会议（SECRYPT）以一种简称的形式实施并接受了加密市场数据的交易策略。 源代码位于FinancialApplications文件夹中。 该项目的目标包括实现各种时间序列分析算法和基于几个同态加密库的包装器。 当前的问题和局限性 同态加密的想法是在1970年代提出的，用于保

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本书以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，内容包括：趋势，平稳时间序列模型，非平稳时间序列模型，模型识别、参数估计，模型诊断，预测、季节模型、时间序列回归

时间序列建模 时间序列预测是使用模型根据先前观察到的值预测未来值。 虽然回归分析通常以测试关系的方式使用。 时间序列数据的模型可以具有多种形式，并代表不同的随机过程。 在对流程级别的变化进行建模时，三类具有实际重要性的类别是自回归（AR）模型，集成（I）模型和移动平均（MA）模型。 这三个类别线性地取决于先前的数据点。[28] 这些思想的结合产生了自回归移动平均（ARMA）和自回归综合移动平均（ARIMA）模型 资料来源：Wikipedia

MATLAB实现优化LSTM(长短期记忆神经网络)时间序列预测算法

用于实现时间序列数据建模与预测的LSTM程序(LSTM matlab code for time series modeling and prediction)

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此工具箱可同于计算混沌时间序列的嵌入维数和延迟时间等很多参数，以及不变量的求取