Exponenta Banner

convert2daily

Совокупные данные расписания для ежедневной периодичности

Свернуть все на странице

Синтаксис

TT2 = convert2daily(TT1)
TT2 = convert2daily(___,Name,Value)

Описание

пример

TT2 = convert2daily(TT1) агрегирует данные (для примера, высокочастотных и внутридневных) до ежедневной периодичности.

пример

TT2 = convert2daily(___,Name,Value) задает опции с использованием одного или нескольких необязательных аргументов пары "имя-значение" в сложение с входным параметром в предыдущем синтаксисе.

Примеры

свернуть все

Открыть Live Script

Применить отдельные методы агрегации к связанным переменным в timetable при сохранении согласованности между агрегированными результатами для ежедневной периодичности.

Загрузите расписание (TT) моделируемых данных цен на акции и соответствующих логарифмических возвратов. Данные, хранящиеся в TT фиксируется в разное время в течение дня на Нью-Йоркской фондовой бирже (NYSE) рабочие дни с 1 января 2018 года по 31 декабря 2020 года. Расписание TT также включает осведомленность о бизнес-календаре NYSE. Если ваше расписание не учитывает дни небизнеса (выходные, праздничные дни и закрытие рынка), добавьте осведомленность о бизнес-календаре при помощи addBusinessCalendar во-первых.

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

Совокупные цены и логарифмические возвраты к ежедневной периодичности. Чтобы сохранить согласованность между ценами и возвратами, для любого данного торгового дня агрегируйте цены, сообщив последнюю зарегистрированную цену при помощи "lastvalue" и агрегировать возвраты путем суммирования всех логарифмических возвратов при помощи "sum".

tt = convert2daily(TT,'Aggregation',["lastvalue" "sum"]);
head(tt)
ans=8×2 timetable
       Time        Price     Log_Return
    ___________    ______    __________

    02-Jan-2018    101.37     0.013607 
    03-Jan-2018    100.12    -0.012408 
    04-Jan-2018    106.76     0.064214 
    05-Jan-2018    112.78     0.054856 
    08-Jan-2018    119.07     0.054273 
    09-Jan-2018    119.46      0.00327 
    10-Jan-2018    124.44     0.040842 
    11-Jan-2018    125.63    0.0095174

Для проверки согласованности исследуйте вход и выходные расписания на 2 и 3 января 2018 года.

TT(1:8,:)  % Input data for 02-Jan-2018 and 03-Jan-2018
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


tt(1:2,:)  % Return aggregated results
ans=2×2 timetable
       Time        Price     Log_Return
    ___________    ______    __________

    02-Jan-2018    101.37     0.013607 
    03-Jan-2018    100.12    -0.012408

Для каждого рабочего дня в TT, заметьте, что выход агрегированная цена является последней ценой дня и что агрегированная доходность является суммой всех логарифмических возвратов. Кроме того, агрегированные возвраты соответствуют агрегированным ценам.

Например, совокупный возврат за 3 января 2018 года -0.012408, что является логарифмическим возвратом, связанным с последними ценами, зафиксированными 2 и 3 января 2018 года (то есть -0.012408 = log(100.12) - log(101.37)).

Даты агрегированных результатов являются целыми датами, указывающими даты, за которые сообщаются агрегированные результаты.

Входные параметры

свернуть все

Данные для агрегирования в ежедневную периодичность, заданные как расписание.

Примечание

NaNs указывает отсутствующие значения, временные метки должны быть в порядке возрастания или убывания.

По умолчанию все дни являются рабочими днями. Если ваше расписание не учитывает дни небизнеса (выходные, праздничные дни и закрытие рынка), добавьте осведомленность о бизнес-календаре при помощи addBusinessCalendar во-первых. Например, следующая команда добавляет логику бизнес-календаря для включения только рабочих дней NYSE.

TT = addBusinessCalendar(TT);

Типы данных: timetable

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте необязательные разделенные разделенными запятой парами Name,Value аргументы. Name - имя аргумента и Value - соответствующее значение. Name должны находиться внутри кавычек. Можно задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

Пример: TT2 = convert2daily(TT1,'Aggregation',["lastvalue" "sum"])

Метод агрегации для TT1 данные для внутридневной агрегации, заданные как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'Aggregation' и символьный вектор, строка или указатели на функцию, применяемые ко всем временным рядам в TT1, или вектор камеры из векторов символов, строкового вектора или вектора камеры функции обрабатывает ту же длину, что и количество переменных в TT1.

Методы агрегирования определяют, как данные агрегируются по рабочим дням в внутридневной периодичности. Доступными методами агрегации являются:

  • 'sum' - Суммируйте значения в каждом дне.

  • 'mean' - Вычислите среднее значение значений в каждый день.

  • 'prod' - Вычислите продукт значений в каждый день.

  • 'min' - Рассчитать минимум значений в каждый день.

  • 'max' - Рассчитать максимальное значение в каждый день.

  • 'firstvalue' - Используйте первое значение в каждом дне.

  • 'lastvalue' - Используйте последнее значение в каждом дне.

Все перечисленные выше методы опускают отсутствующие данные (NaNs) в вычислениях прямой агрегации. Однако в ситуациях, когда отсутствующие значения появляются в первой строке TT1отсутствующие значения могут также появиться в агрегированных результатах TT2.

Кроме того, можно задать методы агрегации как указатели на функцию. Чтобы включать отсутствующие данные, задайте функции как указатели на функцию, которые включают отсутствующие данные при агрегировании данных. Функции агрегации должны принимать базовые данные, хранящиеся в TT1 и возвращает выход, которая является скаляром или вектором-строкой, и должна принимать пустые входы. Каждая функция агрегации применяется к соответствующей переменной и вызывается по одной. Каждая переменная должна содержать либо один числовой вектор, либо числовую матрицу. Например, рассмотрим ежедневное расписание, представляющее TT1 с тремя переменными.

              Time             AAA       BBB            CCC       
      ____________________    ______    ______    ________________
      01-Jan-2018 09:45:47    100.00    200.00    300.00    400.00
      01-Jan-2018 12:48:09    100.03    200.06    300.09    400.12
      02-Jan-2018 10:27:32    100.07    200.14    300.21    400.28
      02-Jan-2018 12:46:09    100.08    200.16    300.24    400.32
      02-Jan-2018 14:14:13    100.25    200.50    300.75    401.00
      02-Jan-2018 15:52:31    100.19    200.38    300.57    400.76
      03-Jan-2018 09:47:11    100.54    201.08    301.62    402.16
      03-Jan-2018 11:24:23    100.59    201.18    301.77    402.36
      03-Jan-2018 14:41:17    101.40    202.80    304.20    405.60
      03-Jan-2018 16:00:00    101.94    203.88    305.82    407.76
      04-Jan-2018 09:55:51    102.53    205.06    307.59    410.12
      04-Jan-2018 10:07:12    103.35    206.70    310.05    413.40
      04-Jan-2018 14:26:23    103.40    206.80    310.20    413.60
      05-Jan-2018 13:13:12    103.91    207.82    311.73    415.64
      05-Jan-2018 14:57:53    103.89    207.78    311.67    415.56

Соответствующие ежедневные результаты по умолчанию, представляющие TT2 (где 'lastvalue' сообщается за каждый день) указаны ниже.

        Time         AAA       BBB            CCC       
      ___________    ______    ______    ________________
      01-Jan-2018    100.03    200.06    300.09    400.12
      02-Jan-2018    100.19    200.38    300.57    400.76
      03-Jan-2018    101.94    203.88    305.82    407.76
      04-Jan-2018    103.40    206.80    310.20    413.60
      05-Jan-2018    103.89    207.78    311.67    415.56

Типы данных: char | string | cell | function_handle

Выходные аргументы

свернуть все

Ежедневные данные, возвращенные как расписание. Функция возвращается NaNs для переменных в TT2 для рабочих дней, когда данные для этих переменных не записаны в TT1. Если TT1 находится в порядке возрастания, так же как и TT2, и если TT1 находится в порядке убывания, так же как и TT2.

Первое свидание в TT2 является первой бизнес-датой на или после первой даты в TT1. Последняя дата в TT2 является последней рабочей датой на или перед последней датой в TT1.

См. также

| | | | |

Введенный в R2021a

Financial Toolbox

Поддержка