移动平均模型 x[t] = μ + ε[t] - θ[1]ε[t-1] - θ[2]ε[t-2] - θ[3]ε[t-3]... - θ[q]ε[t-q] 其中 μ 是序列的均值,θ[1].., θ[q] 是参数,ε[t] , ε[t-1].., ε[t−q] 都是白噪声 移动平均模型,固定长的序列(但是该序列,随着日期在从过去往现在方向移动),来求平均值. 该模型预言,实际值在移动平均值上下游走. 2.ewma 指数加权移动平均模型 x[i] = (1-λ)y[i-1] + λx[i-1] y是实际值, x是预测值, λ 是主观贴现因子 该模型是移动平局模型的改进,旨在说明越靠近当前,影响越大 3.75%规则: 定义一个独立的,同分布的连续随机变量p[t], t=1,2,3...序列,这个序列落在一条非负的实线上,中位数为m,那么: r(p[t]  p[t-1] | p[t-1]  m )=0.75 4.反转补充 如果今天的价差大于预测的平均价差,那么就可以预测明天的价差会小于今天的价差; 如果今天的价差小于预测的平均价差,那么就可以预测明天的价差会大于今天的价差.