黄金和比特币是两种波动性资产，题目给了我们两个csv文件，分别存放了黄金和比特币过去几年的价格。我们需要开发一个模型，该模型使用过去每日的价格数据来确定今天如何进行资产交易。

  数据的日期范围是2016年9月11日-2021年9月10日，起始资金为1000美元现金，资产组合形式为 [现金，黄金，比特币]

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

  每笔交易都有佣金成本，交易金额的α%。α黄金= 1%，α比特币= 2%（第三问提到成本对模型的影响）

  比特币每天可交易，但黄金只在市场开放的日子交易。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）

  由于黄金的数据有缺失，在后续数据分析中可能造成影响，我们可以将缺失的价格填充，使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交易日期黄金的价格是不变的，在构建价格预测模型时更加准确，也少很多bug（我当时就苦于某些日期无法预测价格的麻烦）。

  # 此时的dataframe中会将原本有的日期价格填入，而此前没有的日期的价格为NaN缺失

  1. 平稳性：要求由样本时间序列所得的拟合曲线在未来一段时间内仍按照现有i形态的“惯性”延续下去。（均值方差无明显变化）

  模型输入参数为今天的价格，过去的涨跌幅中位数，九分位数，累积涨跌天数，α第一天买卖额。输出为今天的买/卖额

  预测的价格流与实际价格流的差异图使用时间序列ARIMA模型学习，预测价格

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