对某只股票的收盘价进行非平稳時间序列处理分析没有明显的趋势和季节效应，尝试做了1阶到5阶差分1阶4步和1阶12步差分全部都能够得到平稳模型，但是也都没有出现过差分现象这种情况下是不是应该直接选一阶差分呢？

我考虑是不是一阶对信息的损失最少所以先用了一阶差分序列，是非白噪声序列进行了ARMA模型拟合，但是不管怎么选pq残差白噪声检验的Q统计量的伴随概率最多只在3阶之内能接受残差白噪声的原假设。（我用的是EVIEWS尝試了直接在模型窗口左上角view里面的残差检验和对resid画相关图的两种方法，虽然结果不一样但是都没法通过残差白噪声检验）求问大神们，該怎么办呢

p，q我考虑到是金融数据是不是应该都在5以内，对p取了0-5q取了0-3，并且所有组合都尝试了更高阶的我感觉没怎么见过，觉得昰不是不太可能所以没尝试，想请教有经验的大神5阶以上的话是不是不太正常了

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（原文链接：/yahoo/egads）是Yahoo一个开源的大规模非平稳时间序列处理异常检测项目。它的框架主要由兩个模块构成一个是非平稳时间序列处理构造模块，另一个是异常检测模块给定一段时间的离散值（构成一个序列），非平稳时间序列处理模块会学习这段序列的特征并试图重新构建一个和原序列尽量接近的序列。结果和原序列一同送入异常检测模块基于不同的算法（原则，阈值）异常点会被标记出来。

非平稳时间序列处理构造模块提供了多种算法简单介绍如下：

Netflix首先对他们的问题定了一个基調。Profile是一个非常好的习惯对决策者来说可以提供命中率，也就提高了团队效率问题的特征定义如下：

高纬度。数据集纬度高数据间楿互交织，人工检测基本不可能

最低加阳性。作为异常检测问题我们不希望有过多的假阳性报警来干扰监控人员。

周期性每小时/每忝/每周/每月这样的周期性数据如果不妥善处理，某些周期性的行为可能误报为异常实际数据中，每天固定时段的峰值数据相对于大部分采样点都可能被判定为异常但实际为周期性正常现象。

数据并不是均匀分布的像Netflix在两年中实现了高增长，算法需要足够健壮来处理非均匀分布的数据集(增长性数据是一个普遍现象如长期来看的股市指数等)。

Robust PCA是一个非常常见的主要成分提取算法RPCA本质其实是一个矩阵分解算法。目标是将输入X分解为X=L+S+EL代表了X的low rank approximation（低秩估计）。而低秩估计本质就是将矩阵中相关性强的行投影到更低维的线性空间实现了一個降维平滑的功能，同时剔除了冗余信息提取了矩阵特征。提取完主要成分L后获得了剩下的稀疏矩阵S，和噪点E

这里做异常检测的时候简单认为低秩矩阵L就能大部分还原输入序列。异常点的特征应该就表现在S或者E中实际应用中可以把RPCA作为一个非平稳时间序列处理构造模型添加入EGADS中，用后者的异常检测模块提取异常

上面两个项目使用了若干种类的异常检测算法。如基于模型的（统计模型线性模型）；基于距离的（K临近等聚类算法）；基于密度模型的（Extreme Low Density Model）。隔离森林（Isolation Forest）跟他们都有比较明显的区别论文代码（/numenta/NAB/tree/master/data）Amazon EC2性能检测的真实检测數据，放出的数据有真实异常并且有人工标注。

内部威胁数据（/p/99b

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对某只股票的收盘价进行非平稳時间序列处理分析没有明显的趋势和季节效应，尝试做了1阶到5阶差分1阶4步和1阶12步差分全部都能够得到平稳模型，但是也都没有出现过差分现象这种情况下是不是应该直接选一阶差分呢？

我考虑是不是一阶对信息的损失最少所以先用了一阶差分序列，是非白噪声序列进行了ARMA模型拟合，但是不管怎么选pq残差白噪声检验的Q统计量的伴随概率最多只在3阶之内能接受残差白噪声的原假设。（我用的是EVIEWS尝試了直接在模型窗口左上角view里面的残差检验和对resid画相关图的两种方法，虽然结果不一样但是都没法通过残差白噪声检验）求问大神们，該怎么办呢

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