已有10分钟的买卖盘数据和交易数据，因此可以以之前某一时间id内的所有时刻为估计样本，但整体样本数据量H并不固定（second_in_bucket在不同time_id不一定都存在），但整体区间都是10分钟内，设未来预测第t秒波动率预测，因交易数据较稀疏，预测的已实现波动率也相应降低一些，有t=H+1，H+11…读取买卖盘数据，计算出需要的WAP等特征，通过上述已实现波动率定义进行计算，后续以此对个

已有10分钟的买卖盘数据和交易数据，因此可以以之前某一时间id内的所有时刻为估计样本，但整体样本数据量H并不固定（second_in_bucket在不同time_id不一定都存在），但整体区间都是10分钟内，设未来预测第t秒波动率预测，因交易数据较稀疏，预测的已实现波动率也相应降低一些，有t=H+1，H+11…读取买卖盘数据，计算出需要的WAP等特征，通过上述已实现波动率定义进行计算，后续以此对个

最终我们可以在物体运动到轨迹最高点位置，或者接近最高点时，物体整体轨迹固定，所有的五个视频均可以准确预测篮球是否进球。图 8 进球预测目前得到的多重轨迹测试，模型的拟合效果均达到预期。在图像预处理阶段本文利用研究高斯模糊对常见噪声进行消除，在目标检测阶段考虑目标检测的轻量化和有效性，采用改进的颜色判别法对运动目标检测进行仿真实验。并对颜色干扰项进行图像切割，并捕获HSV色彩空间的篮球颜色属性，得到