Совокупные данные о расписании к еженедельной периодичности
Загрузите симулированные данные о курсе акций и соответствующие логарифмические возвраты SimulatedStockSeries.mat.
load SimulatedStockSeriesРасписание DataTable содержит измерения, зарегистрированные в различные, неправильные времена в течение торговых часов (9:30 к 16:00) Нью-Йоркской фондовой биржи (NYSE) с 1 января 2018 до 31 декабря 2020.
Например, отобразите первые несколько наблюдений.
head(DataTable)
ans=8×2 timetable
Time Price Log_Return
____________________ ______ __________
01-Jan-2018 11:52:48 100 -0.025375
01-Jan-2018 13:23:13 101.14 0.011336
01-Jan-2018 14:45:09 101.5 0.0035531
01-Jan-2018 15:30:30 100.15 -0.01339
02-Jan-2018 10:43:37 99.72 -0.0043028
03-Jan-2018 10:02:21 100.11 0.0039033
03-Jan-2018 11:22:37 103.96 0.037737
03-Jan-2018 13:42:27 107.05 0.02929
DataTable не включает осведомленность бизнес-календаря. Если вы хотите с учетом нерабочих дней (выходные, праздники и закрытия рынка), и вы имеете лицензию Financial Toolbox™, добавляете осведомленность бизнес-календаря при помощи addBusinessCalendar функция.
Агрегируйте ценовой ряд к еженедельному ряду путем создания отчетов об окончательной цене на каждой неделе.
WeeklyPrice = convert2weekly(DataTable(:,"Price"));WeeklyPrice расписание, содержащее окончательные цены в течение каждой недели, о которой сообщают, в DataTable.
В этом примере показано, как задать соответствующий метод агрегации для модулей переменной. Кроме того, пример показывает, как использовать convert2weekly агрегировать и суточные данные и агрегированные ежедневные данные, которые приводят к эквивалентному еженедельнику, агрегируется.
Загрузите симулированные данные о курсе акций и соответствующие логарифмические возвраты SimulatedStockSeries.mat.
load SimulatedStockSeriesЦеновая серия Price содержит абсолютные измерения, тогда как журнал возвращает серию Log_Return скорость изменения ценового ряда среди последовательных наблюдений. Поскольку ряды имеют различные модули, необходимо задать соответствующий метод, когда вы агрегировали ряд. А именно, если вы сообщаете об окончательной цене за данную периодичность, необходимо сообщить, что сумма журнала возвращается в каждый период.
Чтобы проиллюстрировать, как обеспечить непротиворечивость среди методов агрегации, используйте два подхода, чтобы агрегировать DataTable так, чтобы результат имел еженедельную периодичность.
Передайте DataTable непосредственно к convert2weekly.
Совокупный DataTable так, чтобы результат имел ежедневную периодичность при помощи convert2daily, затем передайте результат convert2weekly.
В обоих случаях задайте создание отчетов о последней цене, и сумма журнала возвращается в течение каждого периода.
Непосредственно совокупный данные так, чтобы результат имел еженедельную периодичность. Для каждого ряда задайте метод агрегации, который подходит для модуля.
aggmethods = ["lastvalue" "sum"]; WeeklyTT1 = convert2weekly(DataTable,Aggregation=aggmethods)
WeeklyTT1=157×2 timetable
Time Price Log_Return
___________ ______ ___________
05-Jan-2018 110.69 0.076188
12-Jan-2018 119.91 0.080008
19-Jan-2018 116.6 -0.027992
26-Jan-2018 118.51 0.016248
02-Feb-2018 120.03 0.012744
09-Feb-2018 117.07 -0.02497
16-Feb-2018 117.06 -8.5423e-05
23-Feb-2018 116.72 -0.0029087
02-Mar-2018 109.98 -0.059479
09-Mar-2018 110.27 0.0026334
16-Mar-2018 107.35 -0.026837
23-Mar-2018 112.78 0.049344
30-Mar-2018 110.27 -0.022507
06-Apr-2018 105.27 -0.046403
13-Apr-2018 106.01 0.007005
20-Apr-2018 107.93 0.017949
⋮
WeeklyTT1 расписание, содержащее еженедельные данные. Price серия итоговых курсов акций в течение каждой недели и Log_Return сумма журнала, возвращается в течение каждой недели.
Агрегируйте данные на двух шагах: агрегируйте данные так, чтобы результат имел ежедневную периодичность, затем агрегируйте ежедневные данные к еженедельным данным. Для каждого ряда задайте метод агрегации, который подходит для модуля.
DailyTT = convert2daily(DataTable,Aggregation=aggmethods); tail(DailyTT)
ans=8×2 timetable
Time Price Log_Return
___________ ______ ___________
24-Dec-2020 286.35 -0.0067521
25-Dec-2020 286.26 -0.00031435
26-Dec-2020 285.68 -0.0020282
27-Dec-2020 285.61 -0.00024506
28-Dec-2020 294.36 0.030176
29-Dec-2020 300.44 0.020445
30-Dec-2020 303.84 0.011253
31-Dec-2020 301.04 -0.0092581
WeeklyTT2 = convert2weekly(DailyTT,Aggregation=aggmethods)
WeeklyTT2=157×2 timetable
Time Price Log_Return
___________ ______ ___________
05-Jan-2018 110.69 0.076188
12-Jan-2018 119.91 0.080008
19-Jan-2018 116.6 -0.027992
26-Jan-2018 118.51 0.016248
02-Feb-2018 120.03 0.012744
09-Feb-2018 117.07 -0.02497
16-Feb-2018 117.06 -8.5423e-05
23-Feb-2018 116.72 -0.0029087
02-Mar-2018 109.98 -0.059479
09-Mar-2018 110.27 0.0026334
16-Mar-2018 107.35 -0.026837
23-Mar-2018 112.78 0.049344
30-Mar-2018 110.27 -0.022507
06-Apr-2018 105.27 -0.046403
13-Apr-2018 106.01 0.007005
20-Apr-2018 107.93 0.017949
⋮
DailyTT расписание с ежедневной периодичностью. Price серия итоговых курсов акций в течение каждого дня и Log_Return сумма журнала, возвращается в течение каждого дня.
WeeklyTT1 и WeeklyTT2 равны.
convert2weekly отчеты заканчиваются по пятницам по умолчанию. В течение многих недель, в течение которых пятница не является торговым днем NYSE, функциональными результатами отчетов в предыдущий рабочий день. Можно использовать аргумент EndOfWeekDay значения имени задавать различный день недели, которая заканчивает Business Week.
TT1 — Данные, чтобы агрегироваться к еженедельной периодичностиДанные, чтобы агрегироваться к еженедельной периодичности в виде расписания.
Каждая переменная может быть числовым вектором (одномерный ряд) или числовая матрица (многомерный ряд).
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), и вы имеете лицензию Financial Toolbox™, добавляете 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 пары аргументов как Name1=Value1,...,NameN=ValueN, где Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Аргументы name-value должны появиться после других аргументов, но порядок пар не имеет значения.
TT2 = convert2weekly(TT1,'Aggregation',["lastvalue" "sum"])Aggregation — Метод агрегации для TT1 данные для внутринедельной или междневной агрегации"lastvalue"
(значение по умолчанию) | "sum"
| "prod" | "mean" | "min" | "max" | "firstvalue" | вектор символов | указатель на функцию | представляет вектор в виде строки | вектор ячейки из векторов символов или указателей на функциюМетод агрегации для TT1 определение, как данные агрегированы за рабочие дни во внутринедельной или междневной периодичности в виде одного из следующих методов, вектора строки из методов или длины numVariables вектор ячейки из методов, где numVariables количество переменных в TT1.
"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.
@customfcn — Пользовательский метод агрегации, который принимает табличную переменную и возвращает числовой скаляр (для одномерного ряда) или вектор-строка (для многомерного ряда). Функция должна принять пустые входные параметры [].
Если вы задаете отдельный метод, convert2weekly применяет заданный метод ко всем временным рядам в TT1. Если вы задаете вектор строки или вектор ячейки aggregation, convert2weekly применяет агрегацию ( к j)TT1 (: ; J)convert2weekly применяет каждый метод агрегации по одному (для получения дополнительной информации, смотрите retime). 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
04-Jan-2018 100.08 200.16 300.24 400.32
05-Jan-2018 100.25 200.50 300.75 401.00
06-Jan-2018 100.19 200.38 300.57 400.76
07-Jan-2018 100.54 201.08 301.62 402.16
08-Jan-2018 100.59 201.18 301.77 402.36
09-Jan-2018 101.40 202.80 304.20 405.60
10-Jan-2018 101.94 203.88 305.82 407.76
11-Jan-2018 102.53 205.06 307.59 410.12
12-Jan-2018 103.35 206.70 310.05 413.40
13-Jan-2018 103.40 206.80 310.20 413.60
14-Jan-2018 103.91 207.82 311.73 415.64
15-Jan-2018 103.89 207.78 311.67 415.56
16-Jan-2018 104.44 208.88 313.32 417.76
17-Jan-2018 104.44 208.88 313.32 417.76
18-Jan-2018 104.04 208.08 312.12 416.16
19-Jan-2018 104.94 209.88 314.82 419.76Соответствующее значение по умолчанию еженедельно заканчивается, представляя TT2 (в котором все дни являются рабочими днями и 'lastvalue' сообщается по пятницам), следующие.
Time AAA BBB CCC
___________ ______ ______ ________________
05-Jan-2018 100.25 200.50 300.75 401.00
12-Jan-2018 103.35 206.70 310.05 413.40
19-Jan-2018 104.94 209.88 314.82 419.76'lastvalue' по умолчанию возвращает последнее, наблюдаемое на данной неделе для всех переменных в TT1.
Все методы не используют недостающие данные (NaNs) в прямых вычислениях агрегации на каждой переменной. Однако для ситуаций, в которых отсутствующие значения появляются в первой строке TT1, отсутствующие значения могут также появиться в агрегированных результатах TT2. Чтобы обратиться к недостающим данным, запишите и задайте пользовательский метод агрегации (указатель на функцию), который поддерживает недостающие данные.
Типы данных: char | string | cell | function_handle
Daily — Суточный метод агрегации для TT1"lastvalue" (значение по умолчанию) | "sum" | "prod" | "mean" | "min" | "max" | "firstvalue" | вектор символов | указатель на функцию | представляет вектор в виде строки | вектор ячейки из векторов символов или указателей на функциюСуточный метод агрегации для TT1В виде метода агрегации, вектора строки из методов или длины numVariables вектор ячейки из методов. Для получения дополнительной информации о поддерживаемых методах и поведениях, смотрите 'Aggregation' аргумент значения имени.
Типы данных: char | string | cell | function_handle
EndOfWeekDay — День недели, которая заканчивает Business Week"Friday" (недели заканчиваются в пятницу) (значение по умолчанию) | скалярное целое число со значением 1 через 7 | "Sunday" | "Monday" | "Tuesday" | "Wednesday" | "Thursday" | "Friday" | "Saturday" | вектор символовДень недели, которая заканчивает Business Week в виде значения в таблице.
| Значение | День, заканчивающийся каждую неделю |
|---|---|
"Sunday" или 1 | В воскресенье |
"Monday" или 2 | В понедельник |
"Tuesday" или 3 | Во вторник |
"Wednesday" или 4 | В среду |
"Thursday" или 5 | В четверг |
"Friday" или 6 | В пятницу |
"Saturday" или 7 | В субботу |
Если заданный день конца недели на данной неделе не является рабочим днем, в предыдущий рабочий день концы на той неделе.
Типы данных: double | char | string
TT2 — Еженедельные данныеЕженедельные данные, возвращенные как расписание. Временная договоренность TT1 и TT2 то же самое.
Если переменная TT1 не имеет никаких записей рабочего дня в ежегодный период в промежутке времени выборки, convert2weekly возвращает NaN в течение того переменного и ежегодного периода в TT2.
Если первая неделя (week1) из TT1 содержит по крайней мере один рабочий день, первое свидание в TT2 последняя бизнес-дата week1. В противном случае, первое свидание в TT2 следующая дата бизнеса конца недели TT1.
Если на прошлой неделе (weekT) из TT1 содержит по крайней мере один рабочий день, последнюю дату в TT2 последняя бизнес-дата weekT. В противном случае, последняя дата в TT2 предыдущая дата бизнеса конца недели TT1.
convert2daily | convert2monthly | convert2quarterly | convert2semiannual | convert2annual | timetable | addBusinessCalendar
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.