Совокупные данные о расписании к ежегодной периодичности
TT2 = convert2annual(___,Name,Value)
Методы агрегации Applyseparate к связанным переменным в timetable при поддержании непротиворечивости между агрегированными результатами при преобразовании в ежегодную периодичность. Можно использовать convert2annual агрегировать и внутриежедневные данные и агрегированные ежемесячные данные. Эти методы приводят к эквивалентным ежегодным агрегатам.
Загрузите расписание (TT) из симулированных данных о курсе акций и соответствующих логарифмических возвратов. Данные хранимы в TT зарегистрирован неоднократно в течение дня в рабочие дни Нью-Йоркской фондовой биржи (NYSE) с 1 января 2018, до 31 декабря 2020. Расписание TT также включает осведомленность бизнес-календаря NYSE. Если ваше расписание не считает в течение многих нерабочих дней (выходные, праздники и закрытия рынка), добавьте осведомленность бизнес-календаря при помощи addBusinessCalendar сначала.
load('SimulatedStock.mat','TT'); head(TT)
ans=8×2 timetable
Time Price Log_Return
____________________ ______ __________
02-Jan-2018 11:52:11 100.71 0.0070749
02-Jan-2018 13:23:09 103.11 0.023551
02-Jan-2018 14:45:30 100.24 -0.028229
02-Jan-2018 15:30:48 101.37 0.01121
03-Jan-2018 10:02:21 101.81 0.0043311
03-Jan-2018 11:22:37 100.17 -0.01624
03-Jan-2018 14:45:20 99.66 -0.0051043
03-Jan-2018 14:55:39 100.12 0.0046051
Во-первых, совокупные внутриежедневные цены и возвращаются к ежемесячной периодичности. Обеспечить непротиворечивость между ценами и возвращается за любые данные цены агрегата месяца путем создания отчетов о последней записанной цене с помощью "lastvalue" и агрегат возвращается путем подведения итогов всех логарифмических возвратов с помощью "sum".
TT1 = convert2monthly(TT,'Aggregation',["lastvalue" "sum"]); head(TT1)
ans=8×2 timetable
Time Price Log_Return
___________ ______ __________
31-Jan-2018 122.96 0.20669
28-Feb-2018 121.92 -0.008494
29-Mar-2018 108.9 -0.11294
30-Apr-2018 110.38 0.013499
31-May-2018 99.02 -0.10861
29-Jun-2018 96.24 -0.028477
31-Jul-2018 97.15 0.0094111
31-Aug-2018 101.51 0.043901
Используйте convert2annual агрегировать данные к ежегодной периодичности и сравнить результаты двух различных подходов агрегации. Первый подход вычисляет ежегодные результаты путем агрегации ежемесячного журнала, агрегируется, и второй подход вычисляет ежегодные результаты путем прямой агрегации исходных внутриежедневных данных. Заметьте, что по умолчанию, convert2annual сообщает о результатах в прошлый рабочий день декабря. Чтобы изменить месяц, который заканчивает ежегодные периоды, используйте 'EndOfYearMonth' аргумент пары "имя-значение" для convert2annual.
tt1 = convert2annual(TT1,'Aggregation',["lastvalue" "sum"]) % Monthly to annual
tt1=3×2 timetable
Time Price Log_Return
___________ ______ __________
31-Dec-2018 92.72 -0.075586
31-Dec-2019 163.65 0.56815
31-Dec-2020 274.75 0.51813
tt2 = convert2annual(TT ,'Aggregation',["lastvalue" "sum"]) % Intra-daily to semiannual
tt2=3×2 timetable
Time Price Log_Return
___________ ______ __________
31-Dec-2018 92.72 -0.075586
31-Dec-2019 163.65 0.56815
31-Dec-2020 274.75 0.51813
Результатами двух подходов является то же самое, потому что каждый ежегодный период содержит точно 12 календарных месяцев.
TT1 — Данные, чтобы агрегироваться к ежегодной периодичностиДанные, чтобы агрегироваться к ежегодной периодичности в виде расписания.
Примечание
NaNs указывают на отсутствующие значения. Метки времени должны быть в порядке возрастания или убывания.
По умолчанию все дни являются рабочими днями. Если ваше расписание не считает в течение многих нерабочих дней (выходные, праздники и закрытия рынка), добавьте осведомленность бизнес-календаря при помощи addBusinessCalendar сначала. Например, следующая команда добавляет логику бизнес-календаря, чтобы включать только рабочие дни NYSE.
TT = addBusinessCalendar(TT);
Типы данных: timetable
Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.
TT2 = convert2annual(TT1,'Aggregation',["lastvalue" "sum"])'Aggregation' — Метод агрегации для TT1 данные для ежегодной агрегации'lastvalue'
(значение по умолчанию) | вектор символов со значением 'sum'среднее значениенапоминаниеminMax Первое значение, или 'lastvalue' | представьте в виде строки со значением "sum"среднее значениенапоминаниеminMax Первое значение, или "lastvalue"Метод агрегации для TT1 данные для ежегодной агрегации в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Aggregation' и вектор символов, строка или указатель на функцию применились ко всем временным рядам в TT1, или вектор ячейки из векторов символов, представьте в виде строки вектор или вектор ячейки из указателей на функцию та же длина как количество переменных в TT1.
Методы агрегации задают, как данные агрегированы за рабочие дни через год к ежегодной периодичности. Доступные методы агрегации:
'sum' — Суммируйте значения в каждом году или день.
'mean' — Вычислите среднее значение значений в каждом году или день.
'prod' — Вычислите продукт значений в каждом году или день.
'min' — Вычислите минимум значений в каждом году или день.
'max' — Вычислите максимум значений в каждом году или день.
'firstvalue' — Используйте первое значение в каждом году или день.
'lastvalue' — Используйте последнее значение в каждом году или день.
Все упомянутые выше методы не используют недостающие данные (NaNs) в прямых вычислениях агрегации. Однако в ситуациях, в которых отсутствующие значения появляются в первой строке TT1, отсутствующие значения могут также появиться в агрегированных результатах TT2.
Кроме того, можно задать методы агрегации как указатели на функцию. Чтобы включать недостающие данные, задайте функции как указатели на функцию, которые включают недостающие данные при агрегации данных. Функции агрегации должны принять базовые данные, хранимые в TT1 и возвратите выходной параметр, который является скаляром или вектором-строкой, и должен принять пустые входные параметры. Каждая функция агрегации применена к соответствующей переменной и вызвана по одному. Каждая переменная должна содержать или одну числовую векторную или числовую матрицу. Например, рассмотрите ежедневное расписание, представляющее TT1 с тремя переменными.
Time AAA BBB CCC
___________ ______ ______ ________________
01-Jan-2018 100.00 200.00 300.00 400.00
02-Jan-2018 100.03 200.06 300.09 400.12
03-Jan-2018 100.07 200.14 300.21 400.28
. . . . .
. . . . .
. . . . .
29-Dec-2018 249.16 498.32 747.48 996.64
30-Dec-2018 250.21 500.42 750.63 1000.84
31-Dec-2018 256.75 513.50 770.25 1027.00Соответствующее значение по умолчанию еженедельно заканчивается, представляя TT2 (в котором все дни являются рабочими днями и 'lastvalue' сообщается в прошлый рабочий день каждого года), следующие.
Time AAA BBB CCC
___________ ______ ______ ________________
31-Dec-2018 256.75 513.50 770.25 1027.00Типы данных: char | string | cell | function_handle
'Daily' — Метод для суточной агрегации для данных в TT1Метод для суточной агрегации для данных в TT1В виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Daily' и вектор символов, строковый скаляр или указатель на функцию применились ко всем временным рядам в TT1, или вектор ячейки из векторов символов, представьте в виде строки вектор или вектор ячейки из указателей на функцию та же длина как количество переменных в TT1.
Типы данных: char | string | cell | function_handle
'EndOfYearMonth' — Месяц, который заканчивает ежегодные периоды'December' (недели заканчиваются в пятницу) (значение по умолчанию) | целое число со значением 1 к 12 | вектор символов со значением 'January', 'February', 'March', 'April', 'May', 'June', 'July', 'August', 'September', 'October', 'November', или 'December' | представьте в виде строки со значением "January", "February", "March", "April", "May", "June", "July", "August", "September", "October", "November", или "December"Месяц, который заканчивает ежегодные периоды в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'EndOfYearMonth' и строка, вектор символов или скалярное целое число.
Типы данных: double | char | string
TT2 — Годовые данныеГодовые данные, возвращенные как расписание. Функция возвращает NaNs для переменных в TT2 в течение ежегодных периодов, когда никакие данные не зарегистрированы ни в какие рабочие дни для тех переменных в TT1. Если TT1 в порядке возрастания, так также TT2, и если TT1 в порядке убывания, так также TT2.
Первое свидание в TT2 последняя бизнес-дата ежегодного периода (год) в который первое свидание в TT1 происходит, обеспечил TT1 имеет бизнес-даты в тот ежегодный период (год), в противном случае первое свидание в TT2 следующий конец даты бизнеса периода года.
Последняя дата в TT2 последняя бизнес-дата ежегодного периода (год) в который последняя дата в TT1 происходит, обеспечил TT1 имеет бизнес-даты в тот ежегодный период (год), в противном случае последняя дата в TT2 предыдущий конец даты бизнеса периода года.
convert2annual | convert2daily | convert2quarterly | convert2semiannual | convert2weekly | timetable
У вас есть модифицированная версия этого примера. Вы хотите открыть этот пример со своими редактированиями?
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.