本文主要是介绍关于金融时空序列分析用于量化交易可能性的思考，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
金融时间序列分析，是时间计量经济学一门重要也是主要的方向。存在基础稳固、存在时间久远且存在效果持续令人信服。
对于量化来讲，这也是无法避开的知识高峰。
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关于时空序列分析
今天在研究时序数据库时，看到Jeff写的《重磅！阿里云时空数据库正式免费公测》：
随着移动互联网和物联网的广泛普及，90%以上的数据是和时间+空间相关的，而越来越多的数据应用场景与时间和空间信息密不可分。时间 +空间维度的数据（我们称之为时空数据）是一种高维数据，需要更为高效的数据处理方式来处理，而普通的关系型数据库更适合于存储数值和字符类型数据，也缺少相关的时空算子。在实际应用场景上例如传感器网络、移动互联网、射频识别、全球定位系统等设备时刻输出时间和空间数据，数据量增长非常迅速，这对存储和管理时空数据带来了挑战，传统数据库很难应对以上场景。
这是一个默默耕耘的基础领域，没有“机器学习”“算法”那么热，那么广为人知，更像是一种基础设施，对用户来说不可或缺却又不自知，意识不到自己需要，就跟半佛仙人说的美团一样。
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空间数据分析-空间计量经济学
基础设施有了，用基础设施的人呢？
就像大马路建好了，得有足够的车来跑才叫繁荣，反之，没有人的地方马路建的越好，越是愚蠢。
想到几个月前，在上海书城看到过系列书籍，关于空间数据分析。
我们当前提到计量经济学，通常指的是对时间序列下的计量，而这一些列书籍是针对“空间数据”。这一系列书籍是一个高校老师组织自己一帮研究生翻译的，占了个先手。
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时空数据与量化交易
基础设施有了，汽车也有了，自然而然就会发展起来。
在可以遇见的将来，时空序列分析应该会成为一门新的交叉学科，它的应用场景明确，基础稳固，发展的条件都够了。
如果现在布局，应该还能有先发优势，过几年，大众知晓后免不了又是各路牛鬼蛇神。
我是做量化交易的，首先是将时空序列分析用于量化分析。
后续将研究结果陆续发文。先发此文，立个Flag。
这篇关于关于金融时空序列分析用于量化交易可能性的思考的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
