자기회귀(AR, Autoregressive)를 활용한 투자 전략: 시계열 분석을 통한 수익 극대화 방법
안녕하세요, 오늘은 자기회귀(AR, Autoregressive)를 활용한 투자 방법에 대해 이야기해보려 합니다. 시계열 데이터 분석을 통해 투자의 성과를 극대화하는 방법을 알아보기 전에, 자기회귀에 대해 간단히 알아보겠습니다. 1. 자기회귀(AR, Autoregressive)란? 자기회귀(AR, Autoregressive) 모델은 시계열 데이터를 분석하는 데 사용되는 통계 모델 중 하나입니다. 시계열 데이터란 일정한 시간 간격으로 수집된 데이터를 말하며, 주식 가격, 환율, 기상 정보 등이 포함됩니다. 자기회귀 모델은 현재의 값이 과거의 값들에 의해 결정되는 것으로 가정하며, 이를 통해 미래의 값을 예측하려고 합니다. 2. 자기회귀 모델의 특징 자기회귀 모델은 몇 가지 특징이 있습니다. ▶ 선형성: 자기..
2023. 5. 9.