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金融工程之量化交易算法：均值回归：时间序列分析与预
测
1 时间序列分析基础
1.1 1 时间序列数据的特性
时间序列数据是指在一系列时间点上收集的数据点，这些数据点通常按照
时间顺序排列。在金融工程中，时间序列数据可以是股票价格、汇率、商品价
格等。时间序列数据具有以下特性：
� 顺序性：数据点按照时间顺序排列，顺序性是时间序列分析的基
础。
� 周期性：数据可能表现出周期性的模式，如股票价格在一周内的
波动模式。
� 趋势性：数据可能随时间呈现上升或下降的趋势。
� 季节性：数据可能受季节因素影响，如某些商品价格在特定季节
的波动。
� 随机性：数据中包含随机波动，这些波动无法预测。
1.1.1 示例代码：加载时间序列数据
假设我们有一组股票价格数据，存储在 CSV 文件中，我们可以使用 Python
的 pandas 库来加载和查看数据。
import pandas as pd
#
加载数据
data = pd.read_csv('stock_prices.csv', index_col='Date', parse_dates=True)
#
显示数据的前几行
print(data.head())
1.1.2 数据样例
假设 stock_prices.csv 文件中的数据如下：
Date,Price
2023-01-01,100.5
2023-01-02,101.2
2023-01-03,102.3
2023-01-04,101.8
2023-01-05,102.5
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