股票参数怎么设定？
1、对数函数，常用于动态指标的优化中 其原理是假设历史数据都是线性关系，如果用线性回归的方法，可能会使结果出现偏差从而无法得到最优解；而用对数回归则可以解决此类问题。
2、指数平滑法，一种预测未来值的方法。它通过过去的值来估算未来值，因此需要过去大量的真实值。常用的指数平滑算法包括简单平均法、加权平均法和二次指数平滑法等。它们分别具有不同的适用条件并会产生不同特性的预测结果。
3、回归分析，回归分析是根据已知的数据估计未知的关系式，然后利用估计出的关系式进行预测。在金融市场中，最常见的回归问题是价格（或收益率）对数与时间关系的回归。
4、时间序列分析，它是研究变量随时间变化的情况。常见的时间序列模型有ARIMA(p，d，q)模型和VECM模型等。其中ARIMA(p，d，q)) model是最简单的一种时序分析方法，它根据数据自身的特性来识别变量间的因果关系，并以此为基础建立误差修正模型。 VECM模型是一种更为复杂的时间序列分析方法。相对于ARIMA模型而言，它可以更精确地反映变量的长期稳定关系。当需要评估的变量较多时，推荐使用该模型。