Stata能处理高频数据计算知情交易概率吗

1. Stata能处理高频数据计算知情交易概率吗

可以的

2. 刚刚开始用stata，怎么导入数据都不太清楚……

例如你的文件名为 XX.csv，放在了D盘文件夹里

insheet using  D:\XX.csv

友情提示
satat12.0可以直接导入excel 了
不必每次存为csv格式

3. 求问STATA命令:数据里面是按公司和日期(每天)的数据,如何用stata汇总各个年度下各个季度的数目?

做一个汇总就可以了

4. stata的时间序列分析中如何实现对数据的一阶差分，最好指令写出来·谢谢。。。。。

如果是连贯的时间序列
tsset date
gen d_price = d.price   // 一阶差分

如果不连贯
gen date_c = _n
tsset date_c
gen d_price = d.price 

5. 关于stata数据分析

这个是用stata  summarize。。detail，命令后得出的表格啊
不要太纠结，那个percentiles那一列和 后面那一列  smallest和 largest本来就不是一一对应的关系。它只是用的这种表格形式而已。
percentiles这一列是数据的百分位点的值， 而smallest这一列 是说整个变量中 最小的前5个数字，largest这一列是表示这一列变量最大的5个数字。
后面就知道了哈，variance  是方差，std 是标准差，
skewness是偏度，与0比较，跟零接近是说明偏度很小，可以视为作为对称。
kurtosis 是峰度，要与3比较，明显大于3，说明峰度比较高

6. 用stata一般如何整理数据

根据自己需要整理数据

7. 怎么用STATA检验时间序列数据的异方差和自相关

一般来讲，时间序列数据较少出现异方差现象，更多地是序列相关问题。
用stata软件实现异方差的检验，最直观的是用图示法。作出残差关于某一解释变量的散点图，具体的命令如下：
reg 被解释变量名 解释变量名
prrdict e, resid
graph twoway scatter e 解释变量名
此外，还有white检验、G-Q检验和Breuch-Pagan LM检验。white检验不是stata官方的命令，需要单独下载补丁，G-Q检验则需要对变量有较多的先验认识。我重点介绍一下B-P LM检验在stata中的实现：
在执行完回归指令regress以后，用 hettest 变量名   这个命令就能实现。其中变量名只包括除常数项以外的所有解释变量名称。你可以逐个命令进行操作，也可以用批处理的方式来实现。至于检验的原理不用在这里说了吧？不太明白的话建议查查书。
序列相关性的检验
1、D-W检验
reg y x1 x2 x3
estat dwatson
(y为被解释变量 x为解释变量，执行上述命令便可得到D-W值，不过该检验存在无法判断的盲区且只能对一阶自相关进行检验)
2、Box and Pierce's Q 检验
reg y x1 x2 x3
predict e, resid
wntestq e, lags(n)
（n为滞后阶数，可以由少及多尝试几次）

8. 怎样用STATA对数据进行Winsorize

比如对变量size在1%的水平下进行winsorize处理，并生成新变量size_w，命令为winsor  size,gen(size_w) p(0.01)，像这些比较基础的问题一把都可以直接搜到答案的