Time Series 学习路线

价格、收益和波动率并不是相互独立的抽样：今天取决于昨天，平静的几周之后还是平静，两只价格还可能一起漂移多年。本技能讲解尊重这种顺序的工具，配有简短练习（要计算的数、要排序的步骤、要配对的概念）和金融示例：为什么价格序列要先差分再回归，ACF 和 PACF 如何指向 AR 或 MA 模型，单位根对交易规则意味着什么，波动率为何聚集以及 GARCH 如何利用它，两只股票何时真正协整，卡尔曼滤波如何跟踪隐含的对冲比率，以及为什么预测必须用样本外数据评分。综合项目是一个代码实验，你要亲手构建波动率预测器，并在真实的 SPY 收益上比较它们。