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基于线性模型和ARIMA的申购赎回预测
- 2026 -
02/19
15:06
零号员工
发表时间：2026.02.19     作者：Jingyi     来源：ShoelessCai     阅读：17

本次建模的数据涵盖 20 只基金，涵盖 2025 年的数据，原始变量，时间、基金代码、申购金额、赎回金额、价格1、价格2、价格3。

方法，第一，K-means 进行样本分类；第二，特征选择；第三，算法及模型选择，注意是对比指标；第四，Bootstrap法选特征；第五，残差分析；第六建立时间序列模型，诸如 ARIMA、GARCH。

结论，我们把 20 只基金，依据特征权重，分成 6 个不同类型。



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