黄金和比特币是两种波动性财物，标题给了咱们两个csv文件，别离存放了黄金和比特币曩昔几年的价格。咱们需求开发一个模型，该模型运用曩昔每日的价格数据来确认今日怎么进行财物生意。

　　数据的日期规模是2016年9月11日-2021年9月10日，开始资金为1000美元现金，财物组合方法为 [现金，黄金，比特币]

　　即，假定我已构建好模型y = Trade(x)，那么在2017年2月22日这天运用模型时，模型的输入参数x只能是2017.02.22这天及之前的数据，输出是今日应该卖出1个比特币，买入1盎司黄金

　　每笔生意都有佣钱本钱，生意金额的α%。α黄金= 1%，α比特币= 2%（第三问说到本钱对模型的影响）

　　比特币每天可生意，但黄金只在商场敞开的日子生意。在csv文件中也能看出黄金的数据有缺失（周末和圣诞节等节假日）

　　因为黄金的数据有缺失，在后续数据剖析中或许形成影响，咱们能够将缺失的价格填充，运用缺失日前后的价格填充缺失的价格。这样的话相当于在非生意日期黄金的价格是不变的，在构建价格猜测模型时愈加精确，也少许多bug（我其时就苦于某些日期无法猜测价格的费事）。

　　# 此刻的dataframe中会将本来有的日期价格填入，而此前没有的日期的价格为NaN缺失

　　1. 平稳性：要求由样本时刻序列所得的拟合曲线在未来一段时刻内仍依照现有i形状的“惯性”延续下去。（均值方差无明显变化）

　　模型输入参数为今日的价格，曩昔的涨跌幅中位数，九分位数，累积涨跌天数，α第一天生意额。输出为今日的买/卖额

　　猜测的价格流与实践价格流的差异图运用时刻序列ARIMA模型学习，猜测价格

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