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求和自回歸移動平均模型（ARIMA）在非平穩時序序列預測中有良好的效果，文章通
過對原始數據進行簡單平穩處理，在一定程度上達到減小預測誤差，提高預測精度的目標。
關鍵字: ARIMA 模型、時間序列、平穩處理、模型識別
期貨交易帶有明顯的非平穩性和隨機性, 因此使用單純的自回歸模型或者移動平均模
型都無法很好地對交易趨勢進行擬合預測, ARIMA 模型就是將前面兩者相結合并加入對非平穩數列的差分操作從而實現對非平穩數列的較好的擬合及預測。文章在ARIMA 模型的基礎上對時序數列進行局部平穩化處理，既保證整體趨勢不變又實現了局部的平穩，實驗表明該方法對于提高ARIMA 模型的預測準確度具有明顯的效果。
過對原始數據進行簡單平穩處理，在一定程度上達到減小預測誤差，提高預測精度的目標。
關鍵字: ARIMA 模型、時間序列、平穩處理、模型識別
期貨交易帶有明顯的非平穩性和隨機性, 因此使用單純的自回歸模型或者移動平均模
型都無法很好地對交易趨勢進行擬合預測, ARIMA 模型就是將前面兩者相結合并加入對非平穩數列的差分操作從而實現對非平穩數列的較好的擬合及預測。文章在ARIMA 模型的基礎上對時序數列進行局部平穩化處理，既保證整體趨勢不變又實現了局部的平穩，實驗表明該方法對于提高ARIMA 模型的預測準確度具有明顯的效果。
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