序列公式指标(影响时间序列指标值大小的因素？)
1. 影响时间序列指标值大小的因素？
影响时间序列指标值最大的因素是它的运动速度
2. rsrs指标公式源码？
RSRS指标是一种股票技术分析指标，其公式如下：
RSRS = (SUM(CLOSE-LOW, 12) / SUM(HIGH-CLOSE, 12)) * 100
其中，SUM表示求和函数，CLOSE表示收盘价，HIGH表示最高价，LOW表示最低价，12表示计算周期。
如果您需要在程序中计算RSRS指标，可以根据上述公式进行编程实现。以下是一个Python代码示例，用于计算RSRS指标：
```python
def rsrs(close_prices, high_prices, low_prices, period=12):
close_low_sum = sum([close_prices[i] - low_prices[i] for i in range(period)])
high_close_sum = sum([high_prices[i] - close_prices[i] for i in range(period)])
rsrs_value = (close_low_sum / high_close_sum) * 100
return rsrs_value
```
其中，close_prices、high_prices和low_prices分别表示收盘价、最高价和最低价的价格序列，period表示计算周期，默认为12。该函数返回一个RSRS值，可以用于股票的技术分析和交易决策。
3. 简述时点序列和时期序列的特点？
一、时期序列的特点：
1、指标数值是可加性的。
2、其中每个指标数值的大小和它所体现反映出的时期长短具备直接关系。
3、每个指标的数值多数是经过不断的登记汇总得到的。二、时点序列的特点：
1、平稳性是时间序列的重要特征。如果时间序列的统计特性不随时间变化，则称其为静止的。
换句话说，它具有恒定的均值和方差，协方差与时间无关。
2、其中每个指标数值的大小和它所体现反映出的时期长短不具备直接关系。
时间序列只是一系列排序的数据点。在时间序列中，时间通常是自变量，目标通常是对未来进行预测。
3、每个指标的数值多数是经过一次性的登记汇总得到的。扩展资料：时间序列是将某种统计指标的数值，按时间先后顺序排序所形成的数列。
时间序列的预测就是通过分析时间序列，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势，进行类推或延伸，预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。
时间序列的异常检测就是通过历史的数据分析，查看当前的数据是否发生了明显偏离了正常的情况。
4. 从形式上看，时间序列可分为？
时间序列（或称动态数列）是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。
按照时间序列中统计指标表现形式的不同，时间序列一般可以分为总量指标时间序列、相对指标时间序列和平均指标时间序列。其中，总量指标时间序列是最基本的时间序列。
5. 时间序列是由哪两个要素构成？
时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排列而形成的序列。
构成要素：
要素一：时间t。
要素二：指标数值。
时间序列数据本质上反映的是某个或者某些随机变量随时间不断变化的趋势，而时间序列预测方法的核心就是从数据中挖掘出这种规律，并利用其对将来的数据做出估计。
编制原则
保证序列中各期指标数值的可比性：
（一）时期长短最好一致；
（二）总体范围应该一致；
（三）指标的经济内容应该统一；
（四）计算方法应该统一；
（五）计算价格和计量单位可比。
