螺旋周期法
螺旋周期法
我的螺旋周期法公式
这个公式主要是方便研究之用，我把螺旋历法的朔望月乘以根号费氏级数的周期和等周期放在了一起，方便判研时间。螺旋历法的起始和尺度都可调，但建议不调尺度！
周期圆的写法是参考了其他网友的，不是我的首创，但加进了我的东西。
螺旋历法是我刚学飞狐写的，后来我与网上流传的别人写的版本作了比较，我避免了使用barslast，因为我觉得这个函数好像是市场历，而螺旋历法要的是自然历，当然这是我的觉得，并没验证。参数的调法看解盘。
另外，这是加密不限时版本，欢迎交流！
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我转贴一篇文章，也许会对你有帮助！
螺旋历法与变盘点的预测------另类技术分析
猪骨皮
财经论坛 (2001-11-03 21:09:17)
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螺旋历法与变盘点的预测------另类技术分析
一、螺旋历法与统计规律性
螺旋历法预测系统是建立在嘉露兰的两点结论上，1、市场是人类买卖的场所，投资者的情绪与心理往往受到天体运行周期的影响，其中月球的影响最大。
2、当月球的运行周期（即E=29.5306日）的倍数是斐波那契数的开方时，市场投资者的情绪便可能出现逆转，而
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市场变盘。（表达式为：Bn=(Fn） *E，Fn是加根号的) 乍看似乎有点玄，其实不然。根据数理统计原理可知，自然界的各种现象大致可分为两类：必然现象与随机现象。且放下必然现象不论，随机现象又可分为个别性随机现象与大量性随机现象。其中大量性随机现象所具有的规律性，即是统计规律性。换言之，大量性的随机现象，服从于统计规律性。
股市变盘点的研究，即是一种大量性随机现象的研究。如果表面上看来是无规律的大量性随机现象，服从于某种统计规律性，则找出这种规律性的意义在于，使对随机事件的思考转化为必然性的思考。当然，统计学不是一门精确的科
学，而是一门对特定对象认识方法论的科学。因此，使用统计规律性进行的股市预测，也不是一种确定（或者说精确）的预测，但是作为一种思考方式，思考给出的判定结果，对投资人的引导无疑是有益的。
二、螺旋历法的焦点系统预测模式
即然螺旋历法是以月球运行的周期的基准常数，那么以新月●、满月○构成的月系焦点系统，必然会对事件发生产生某种影响。焦点系统的运算，是根据已知的变盘点（a），求出触发此（a）点发生的焦点（e）的集合，然后再由焦点（e）的集合，求出未来变盘点（x）的集合。
上述抽象的概念也许很难理解，下面以从2000年9月22日起的沪指实例进行剖析。（注：系统计算峰与谷时，分别取收盘点位的最高与最低值当天的日期。）
00.9.25 00.10.10 00.10.16 00.11.23
a1 a2 a3 a4
收盘点位 1875.91 1942.15 1902.81 2119.25 (这些点位不参与计算)
查积日表 269 284 290 328 (详见附表一积日表)
① a2-a1=284-269=15=B5-B4 （详见附表二Bn差值表）
② a3-a1=290-269=21=B4-B2
③ a4-a1=328-269=59≈B11-B10=60
④ a4-a3=328-290=38≈B7-B5=40
下面求焦点（e）
① a2-B5=269-66=203≈○(198)+5 (B5值查附表二最上数值行，○（198）查积日表)
② a3-B4=290-51=239≈●(242)-3
③ a4-B11=328-279=49≈○(50)-1
④ a4-B7=328-106=222≈○(227)+3
由上面的结果令:
（e1）=○(198), Bx>B5
（e2) =●（242）, Bx>B4
(e3)=○(50), Bx>B11
(e4)=○(227), Bx>B7
由此求出未来的变盘点（x）,并换算成日期。(x)=(e)+Bx (注：Bx为Bn 值的集合)
① （x1）=○（198）+B6=198+84=282 （00.10.8）
（x1）=○（198）+B7=198+106=304 (00.10.30)
（x1）=○（198）+B8=198+135=333 (00.11.28)
（x1）=○（198）+B9=198+172=370 (-366=4) (01.1.4)
（x1）=○（198）+B10=198+219=417 (-366=51) (01.2.21)
(x1）=○（198）+B11=198+279=477(-366=111) (01.4.21)
（x1）=○（198）+B12=189+354=552(-366=186) (01.7.5)
② （x2）=●（242）+B5=242+66=308 (00.11.3)
（x2）=●（242）+B6=242+84=326 (00.11.21)
（x2）=●（242）+B7=242+106=348 (00.12.13)
（x2）=●（242）+B8=242+135=377(-366=11) (01.1.11)
（x2）=●（242）+B9=242+172=414(-366=48) (01.2.17)
（x2）=●（242）+B10=242+219=461(-366=95) (01.4.5)
（x2）=●（242）+B11=242+279=521(-366=155) (01.6.4)
③ （x3）=○（50）+B12=50+354=404(-366=38) (01.2.7)
（x3）=○（50）+B13=50+451=501(-366=135) (01.5.15)
（x3）=○（50）+B14=50+573=623(-366=257) (01.9.14)
④ （x4）=○（227）+B8=227+135=362 (00.12.27)
（x4）=○（227）+B9=227+172=399(-366=33) (01.2.2)
（x4）=○（227）+B10=227+219=446(-366=80) (01.3.21)
（x4）=○（227）+B11=227+279=506(-366=140) (01.5.20)
（x4）=○（227）+B12=227+354=581(-366=215) (01.8.3)
三、统计结果分析与未来走势判断
1、统计计算结果分析
将第二项计算出的变盘点集合依照时间顺序，对照沪指实际走势进行分析：对已发生的
00.10.8 周日空点
00.10.30 谷，比实际值提前一天，次级点。
00.11.3 谷，同一天，次级点。
00.11.21 峰，比实际值提前两天，主级点。
00.11.28 峰，同一天，次级点。
00.12.13 峰，比实际值推迟一天，次级点。
01．1．4 峰，比实际值提前一天，主级点。
01.1.11 峰，比实际值提前一天，主级点。
01.2.2 休假，空点。
01.2.7 谷，比实际值提前一天，次级点。
01.2.17 周六，空点。
01.2.21 谷，同一天，主级点。
01.3.21 峰，比实际值提前一天，次级点。
我们注意到，扣除空点，统计时间段内的主级点（重要的峰谷），几乎都落在预测系统内，误差值是提前一天预报的占多数。而次级点则多数未落于预测系统内，且误差值也是提前一天的为多。
短期未发生的变盘点集合为：
01.4.5 01.4.21 01.5.15 01.5.20 01.6.4 01.7.5 01.8.3 01.9.14
对于以上各变盘点的预测，只能待今后的走势中验证。如果为滤除总体误差，以上日期各加一天，则4月6日与7日，4月22日与23日，应是四月份该高度重视的时间。
2、以江恩轮中之轮研判未来的走势
以2月22日的最低点1893.78点起，取一周天为22 .5天，目前已运行了26天。轮中后市重要阻力点位，分别为2128士5点、2188士5点，（中间还有一点为2158士5点）。
在上涨自然日第45天时（4月8日），市场将遭遇较大的自然阻力，这点与螺旋历法的测算相近；在交易日上涨28.125 天时（4月4日上午），市场将在2188士5点遭遇较大阻力。（对上述阻力区能否突过，得根据当时的盘中情况而定，此问题不在江恩理论的讨论范围，因为江恩理论没有涉及成交量研究。）
综合上述分析结果，个人认为下一个交易周是个十分敏感的时间范围，框定的日期是4月4日至4月8日。因此，即使是非常看好后市，在关键的点位与日期处，最好多留点心眼，以防突发的变盘情况出现。
正如，统计学不是门精确的科学一样，预测变盘点永远也不会是绝对精确的。这只是一种思考，用有序的思考使无序的事件趋于规律化。我在这里将这种另类的分析方法略作介绍，只是为了让大家了解技术分析实际上是非常广义的概念。从许多研究实证的结果看，变盘点落于系统内，系统测算的变盘点并不包含所有的变盘点（次级）。从这点结论延伸，技术分析的方法是从已知的过去，推演未知的未来，但并不能完全包含未来。全盘否定技术分析的意义，至少我认为是毫无道理事。
愿以本文，与爱好技术分析的朋友探讨，错误之处请予以指正。
莫大 sulon 2001/4/1
附表一 1999—2002年新月●满月○积日表
1999年平365日 2000年（闰）366日 2001年365日 2002年365日
○1-2（2）●1-7（7）○1-9（9）●1-13（13）
●1-17（17）○1-21（21）●1-24（24）○1-27（27）
○1-31（31）●2-5（36）○2-7（38）●2-12（43）
●2-16（47）○2-19（50）●2-23（54）○2-26（57）
○3-2（61）●3-6（66）○3-9（68）●3-14（73）
●3-18（77）○3-20（80）●3-25（84）○3-28（87）
○4-1（91）●4-5（96）○4-8（98）●4-13（103）
●4-16（106）○4-19（110）●4-23（113）○4-27（117）
○4-30（120）●5-4（125）○5-7（127）●5-12（132）
●5-15（135）○5-18（139）●5-23（143）○5-26（146）
○5-29（149）●6-2（154）○6-6（157）●6-11（162）
●6-14（165）●6-16（168）●6-21（172）○6-25（176）
○6-28（179）○7-2（184）○7-5（186）●7-10（191）
●7-13（194）●7-16（198）●7-21（202）○7-24（205）
○7-27（208）○7-31（213）○8-4（216）●8-9（221）
●8-11（223）●8-14（227）●8-19（231）○8-23（235）
○8-25（237）○8-29（242）○9-2（245）●9-7（250）
●9-10（253）●9-12（256）●9-17（260）○9-21（264）
○9-24（267）●9-28（272）○10-1（274）●10-6（279）
●10-9（282）○10-12（286）●10-17（290）○10-20（293）
○10-23（296）●10-27（301）○10-31（304）●11-5（309）
●11-8（312）○11-10（315）●11-15（319）○11-19（323）
○11-22（326）●11-26（331）○11-29（333）●12-4（338）
●12-8（342）○12-10（345）●12-15（349）○12-18（352）
○12-22（356）●12-26（361）○12-29（363）●03-1-3（3）
附表二Bn 差值表（上排数值为Bn值）
B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 B9 B10 B11 B12 B13
30 42 51 66 84 106 135 172 219 279 354 451
B3 12 0
B4 21 9 0
B5 36 24 15 0
B6 54 42 33 18 0
B7 76 64 55 40 22 0
B8 105 93 84 69 51 29 0
B9 142 130 121 106 88 66 37 0
B10 189 177 168 153 135 113 84 47 0
B11 249 237 228 213 195 173 144 107 60 0
B12 324 312 303 288 270 248 219 182 135 75 0
B13 421 409 400 385 367 345 316 279 232 172 97 0
B14 543 531 522 507 489 467 438 401 354 294 219 122 B15 699 687 678 663 645 623 594 557 510 450 375 278
时间序列模型分析的各种stata命令.doc
时间序列模型 结构模型虽然有助于人们理解变量之间的影响关系，但模型的预测精度比较低。在一些大规模的联立方程中，情况更是如此。而早期的单变量时间序列模型有较少的参数却可以得到非常精确的预测，因此随着Box and Jenkins(1984)等奠基性的研究，时间序列方法得到迅速发展。从单变量时间序列到多元时间序列模型，从平稳过程到非平稳过程，时间序列分析方法被广泛应用于经济、气象和过程控制等领域。本章将介绍如下时间序列分析方法，ARIMA模型、ARCH族模型、VAR模型、VEC模型、单位根检验及协整检验等。 一、基本命令 1.1时间序列数据的处理 1)声明时间序列：tsset 命令 use gnp96.dta, clear list in 1/20 gen Lgnp = L.gnp tsset date list in 1/20 gen Lgnp = L.gnp 2)检查是否有断点：tsreport, report use gnp96.dta, clear tsset date tsreport, report drop in 10/10 list in 1/12 tsreport, report tsreport, report list /*列出存在断点的样本信息*/ 3)填充缺漏值：tsfill tsfill tsreport, report list list in 1/12 4)追加样本：tsappend use gnp96.dta, clear tsset date list in -10/-1 sum tsappend , add(5) /*追加5个观察值*/ list in -10/-1 sum
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附录一： 第三产业产值及其比重..............................................-15- 附录二： 第三产业增加值构成. (16) 内容摘要：从1978改革开放到2009年的31年间，第三产业产值的平均增速超过10％，高于同期国内生产总值的平均增长速度，发展迅速的第三产业对全国经济发展和城市化建设的影响重大。我们根据1952年到2008年的第三产业的产值占国内生产总值的比重数据，通过具体数据运用综合分析建立了ARIMA 时间序列模型、基于延迟因变量的Auto-regressive 非平稳的时间序列模型，通过二个模型对数据拟合的优劣程度来选取研究第三产业占国内生产总值的比重的最优模型，分析了第三产业各行业的比重以及发展趋势。通过模型分析得出的结论是：我国自1952年以来，第三产业产值在国民生产总值中的比重波动较大。在1978年左右的一段时间，第三产业的比重达到低谷；但是在1984年之后情况好转且该比重逐年增加，这与改革开放政策实施后我国第三产业经济快速发展相吻合；且近年来第三产业在国民生产总值中的比重趋于稳定。并针对第三产业产值比重的变化趋势进而对第三产业各行业产值的比重分析，了解到我国的第三产业的产业结构有待优化，在大力发展第三产业的同时，要注重产业结构的调整，促进第三产业更好更快的发展。 模型在建立的过程中，运用了SAS9.1，Stata11.0等统计软件，用差分法提取确定性信息消除显著的增长趋势，参数的检验应用了非参数的t 检验方法，模型的显著性检验应用了LB(Ljung-Box)为统计量的检验方法。序列白噪声的检验引入了()n 2χ检验，而残差的自相关性检验以及异方差检验运用了D-W 检验以及Engle 提出的拉格朗日乘子检验。 关键词：第三产业 ARIMA 模型 Auto-regressive 模型 比重 一、 问题的提出 当前，我国人均GDP 已经超过2000美元，城市化率达到47％，正处在工业化加速向中后期推进的阶段，从国际经验看，这一阶段第三产业协同带动经济增长的作用日益增强，逐步成为现代产业体系的主体。然而从第三产业的总体供给看，总量明显不足，服务
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1. 线性趋势模型 01t t y t u ββ=++ （9.1） 当时间序列的逐期增长量（即一阶一次差分1t t t y y y -?=-）大体相同时，可以考虑拟合直线趋势方程。 2. 曲线趋势模型 2012k t k t y t t t u ββββ=+++???++ （9.2） 若逐期增长量的逐期增长量（二阶一次差分21t t t y y y -?=?-?）大致相同，可拟合二次曲线2012t t y t t u βββ=+++。 类似地，如果事物发展趋势有两个拐点，可以拟合三次曲线
结构时间序列模型在季节调整方面的应用
2007年11月系统工程理论与实践第11期 文章编号:100026788(2007)1120007208 结构时间序列模型在季节调整方面的应用 ———与X212季节调整方法的比较分析 陈 飞,高铁梅 (东北财经大学数学与数量经济学院,大连116025) 摘要: 建立一种基于结构时间序列模型的新的时间序列季节调整方法.首先,利用ARI M A模型研究时 间序列的结构,根据序列的单整阶数(d)建立趋势循环分量的表达式,并在此基础上构建不同形式的结 构时间序列模型.在结构时间序列模型中,针对经济指标分解得到的趋势、循环、季节及不规则因素是不 可观测的变量,不能利用回归分析方法求解模型,因此,采用状态空间形式来求解模型.最后,利用结构 时间序列模型对我国国内生产总值(G DP)和社会消费品零售总额等宏观经济时间序列进行了季节调整, 并与目前广泛使用的X212季节调整方法进行对比分析,实证结果表明,基于结构时间序列模型的季节 调整方法具有相对较强的稳定性. 关键词: 结构时间序列模型;季节调整M A模型 中图分类号: F06112 文献标志码: A The Application of the Structure T ime Series M odel on Seasonal Adjustment ———C om pared with X212Seasonal Adjustment Method CHE N Fei,G AO T ie2mei (School of Mathematics&Econometrics,D ongbei University of Finance and Economics,Dalian116025,China) Abstract: In the paper,we construct a new seas onal adjustment method of time series on the basis of the structural time series m odel.By researching the structure of economic time series using ARI M A m odel,we firstly establish the expression of trend2cycle component according to the order of integration(d),and set up different forms of structural time series m odels.In the structure time series m odel,the economic indicator is decomposed into trend,cycle, seas onal and irregular components,which are unobserved and thus can’t be estimated by classical regression way.S o we estimate the m odel in the form of state space.Further,we use the m odel to decompose China’s economic time series,such as G DP,T otal Retail Sales of C onsumer G oods,etc.M oreover we compare our m odel’s results with X212 seas onal adjustment method’s,and the empirical conclusions show that the structure time series m odel is m ore stable when it is used to decompose seas onal component. K ey w ords: structural time series m odel;seas onal adjustment;ARI M A m odel 1 引言 为了准确地测定和分析经济周期波动,必须从经济时间序列中剔除季节因素的影响,才能真实地反映经济指标的实际变动情况.因此,季节调整问题早已引起了人们的注意,各国的研究机构和政府部门开发了大量的季节调整方法,其中,最著名、应用最广泛的季节调整方法是由美国商务部研究开发的X212方法.由于X212方法是基于移动平均的季节调整方法,它的最大缺欠是在计算时使得时间序列的两端各缺失一部分信息,因而对季节调整的精度影响较大,尤其是尾部信息的缺失影响更为严重. 收稿日期:2007203220 资助项目:国家社会科学基金(05B J Y013);国家自然科学基金(70673009) 作者简介:陈飞(1973-),男,东北财经大学数学与数量经济学院讲师、在职数量经济学博士研究生,主要从事宏观经济周期波动、预测与区域经济学研究;高铁梅(1951-),女,东北财经大学数学与数量经济学院教授、博士生导师、东北财经大学数量经济研究所所长,主要从事宏观经济周期波动研究、宏观经济分析与预测、计量经济分析.
运用stata进行时间序列分析
运用stata进行时间序列分析 1 时间序列模型结构模型虽然有助于人们理解变量之间的影响关系，但模型的预测精度比较低。在一些大规模的联立方程中，情况更是如此。而早期的单变量时间序列模型有较少的参数却可以得到非常精确的预测，因此随着Box and Jenkins(1984)等奠基性的研究，时间序列方法得到迅速发展。从单变量时间序列到多元时间序列模型，从平稳过程到非平稳过程，时间序列分析方法被广泛应用于经济、气象和过程控制等领域。本章将介绍如下时间序列分析方法，ARIMA模型、ARCH族模型、 VAR模型、VEC模型、单位根检验及协整检验等。 一、基本命令 1.1时间序列数据的处理 1)声明时间序列：tsset 命令 use gnp96.dta, clear list in 1/20 gen Lgnp = L.gnp tsset date list in 1/20 gen Lgnp = L.gnp 2)检查是否有断点：tsreport, report use gnp96.dta, clear tsset date tsreport, report drop in 10/10 list in 1/12 tsreport, report tsreport, report list /*列出存在断点的样本信息*/ 3)填充缺漏值：tsfill tsfill tsreport, report list list in 1/12 4)追加样本：tsappend use gnp96.dta, clear tsset date list in -10/-1 sum tsappend , add(5) /*追加5个观察值*/ list in -10/-1 sum 2 5)应用：样本外预测： predict reg gnp96 L.gnp96 predict gnp_hat list in -10/-1 6)清除时间标识： tsset, clear tsset, clear 1.2变量的生成与处理 1)滞后项、超前项和差分项 help tsvarlist use gnp96.dta, clear tsset date gen Lgnp = L.gnp96 /*一阶滞后*/ gen L2gnp = L2.gnp96 gen Fgnp = F.gnp96 /*一阶超前*/ gen F2gnp = F2.gnp96 gen Dgnp = D.gnp96 /*一阶差分*/ gen D2gnp = D2.gnp96 list in 1/10 list in -10/-1 2)产生增长率变量： 对数差分 gen lngnp = ln(gnp96) gen growth = D.lngnp gen growth2 = (gnp96-L.gnp96)/L.gnp96 gen diff = growth - growth2 /*表明对数差分和变量的增长率差别很小*/ list date gnp96 lngnp growth* diff in 1/10 1.3日期的处理日期的格式 help tsfmt 基本时点：整数数值，如 -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3 .... 1960年1月1日，取值为 0； 3 显示格式： 定义含义默认格式%td 日%tdDlCY %tw 周%twCY!ww %tm 月 %tmCY!mn %tq 季度 %tqCY!qq %th 半年 %thCY!hh %ty 年 %tyCY 1）使用tsset 命令指定显示格式 use B6_tsset.dta, clear tsset t, daily list use B6_tsset.dta, clear tsset t, weekly list 2)指定起始时点 cap drop month generate month = m(1990-1) + _n - 1 format month %tm list t month in 1/20 cap drop year gen year = y(1952) + _n - 1 format year %ty list t year in 1/20 3）自己设定不同的显示格式日期的显示格式 %d (%td) 定义如下： %[-][t]d<描述特定的显示格式> 具体项目释义： “<描述特定的显示格式>”中可包含如下字母或字符 c y m l n d j h q w _ . , ： - / ' !c C Y M L N D J W 定义如下： c an d C 世纪值(个位数不附加/附加0)
基于时间序列模型的我国第三产业及其结构的实证分析
基于时间序列模型的我国第三产业及其结构的实证分析 山东经济学院焦娜、郝祥如、徐海梅 目录 一、问题的提出 (2) 二、研究现状及存在的问题................................. (3) 三、模型构建前的准备.................................... (4) （一）..................... 若干假设 ................... .. -4- （二）......................................... 模型构建的理论基础......?.. (4) 四、ARIMA 模型的构建.............................. ???????????-5- （一）时序 图 (5) （二）差分运算及纯随机性检验.. ?? (6) （三） ...............................................确定差分后的模型结 构? (7) （四）............................................. 显著性检验?…?- 8- （五）拟合模型的具体形式??????????????????????????????????????????????????????????????-9- 五、残差自回归（Auto-Regressive模型的构建 ............ ? (9) （一）..................................... 建立延迟因变量回归模型 .. (9)
（二）.......................... 逐步回归结果...... .?-10- （三）修正后的最终拟合模型………………………………… ?????-10- 六、模型比较选择 (11) 七、第三产业及其结构分析结论与对策建议?????????????????????????????????????-12- 参考文献.......................................... ??…?????-14-