convert2semiannual

Совокупные данные о расписании к полугодовой периодичности

Описание

пример

TT2 = convert2semiannual(TT1) агрегировал данные (например, данные, зарегистрированные ежедневно или еженедельно) к полугодовой периодичности.

пример

TT2 = convert2semiannual(TT1,Name,Value) дополнительные опции использования заданы одними или несколькими аргументами name-value.

Примеры

свернуть все

Примените отдельные методы агрегации к связанным переменным в timetable при поддержании непротиворечивости между агрегированными результатами при преобразовании в полугодовую периодичность. Можно использовать convert2semiannual агрегировать и внутриежедневные данные и агрегированные ежеквартальные данные. Эти методы приводят к эквивалентным полугодовым 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 декабря 31,2020. 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

Используйте convert2quarterly к совокупным внутриежедневным ценам и возвращается к ежеквартальной периодичности. Обеспечить непротиворечивость между ценами и возвращается, для любой данной четверти, совокупных цен путем создания отчетов о последней записанной цене с помощью "lastvalue" и агрегат возвращается путем подведения итогов всех логарифмических возвратов с помощью "sum".

TT1 = convert2quarterly(TT,'Aggregation',["lastvalue" "sum"])
TT1=12×2 timetable
       Time        Price     Log_Return
    ___________    ______    __________

    29-Mar-2018     108.9      0.08526 
    29-Jun-2018     96.24     -0.12358 
    28-Sep-2018    111.37      0.14601 
    31-Dec-2018     92.72     -0.18327 
    29-Mar-2019      78.7     -0.16394 
    28-Jun-2019    110.54      0.33973 
    30-Sep-2019    180.13       0.4883 
    31-Dec-2019    163.65    -0.095949 
    31-Mar-2020    177.46     0.081015 
    30-Jun-2020    168.96    -0.049083 
    30-Sep-2020    260.77      0.43398 
    31-Dec-2020    274.75     0.052223 

Используйте convert2semiannual агрегировать данные к полугодовой периодичности и сравнить результаты двух разных подходов. Первый подход вычисляет полугодовые результаты путем агрегации ежеквартального издания, агрегируется, и второй подход вычисляет полугодовые результаты путем прямой агрегации исходных внутриежедневных данных. Обратите внимание на то, что convert2semiannual отчеты заканчиваются в прошлый рабочий день июня и декабря.

tt1 = convert2semiannual(TT1,'Aggregation',["lastvalue" "sum"])  % Quarterly to semiannual
tt1=6×2 timetable
       Time        Price     Log_Return
    ___________    ______    __________

    29-Jun-2018     96.24    -0.038325 
    31-Dec-2018     92.72    -0.037261 
    28-Jun-2019    110.54      0.17579 
    31-Dec-2019    163.65      0.39235 
    30-Jun-2020    168.96     0.031932 
    31-Dec-2020    274.75       0.4862 

tt2 = convert2semiannual(TT ,'Aggregation',["lastvalue" "sum"])  % Intra-daily to semiannual
tt2=6×2 timetable
       Time        Price     Log_Return
    ___________    ______    __________

    29-Jun-2018     96.24    -0.038325 
    31-Dec-2018     92.72    -0.037261 
    28-Jun-2019    110.54      0.17579 
    31-Dec-2019    163.65      0.39235 
    30-Jun-2020    168.96     0.031932 
    31-Dec-2020    274.75       0.4862 

Результатами двух подходов является то же самое, потому что каждый полугодовой период содержит точно два календарных квартала.

Входные параметры

свернуть все

Данные, чтобы агрегироваться к полугодовой 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), 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

Аргументы name-value

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.

Пример: TT2 = convert2semiannual(TT1,'Aggregation',["lastvalue" "sum"])

Метод агрегации для TT1 определение, как данные агрегированы за рабочие дни в полугодовой период к полугодовой агрегации 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, convert2semiannual применяет заданный метод ко всем временным рядам в TT1. Если вы задаете вектор строки или вектор ячейки aggregation, convert2semiannual применяет агрегацию (j) к TT1 (: J); convert2semiannual 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    100.02    200.04    300.06     400.08
      03-Jan-2018     99.96    199.92    299.88     399.84
          .             .         .         .          .
          .             .         .         .          .
          .             .         .         .          .
      28-Jun-2018     69.63    139.26    208.89     278.52
      29-Jun-2018     70.15     140.3    210.45     280.60
      30-Jun-2018     75.77    151.54    227.31     303.08
      01-Jul-2018     75.68    151.36    227.04     302.72
      02-Jul-2018     71.34    142.68    214.02     285.36
      03-Jul-2018     69.25    138.50    207.75     277.00
          .             .         .         .          .
          .             .         .         .          .
          .             .         .         .          .
      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    1027.00
Соответствующие полугодовые результаты по умолчанию, представляющие TT2 (в котором все дни являются рабочими днями и 'lastvalue' сообщается в прошлый рабочий день после каждого полугодового периода), следующие.
           Time         AAA       BBB            CCC       
      ___________    ______    ______    ________________
      30-Jun-2018     75.77    151.54    227.31    303.08
      31-Dec-2018    256.75    513.50    770.25   1027.00

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

Суточный 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

Выходные аргументы

свернуть все

Полугодовые данные, возвращенные как расписание. convert2semiannual сообщают полугодовые результаты агрегации в прошлый рабочий день июня и декабря. Функция возвращает NaNs для переменных в TT2 в течение полугодовых 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 полугодового периода в который первое свидание в TT1 происходит, обеспечил TT1 имеет бизнес-даты в тот полугодовой период, в противном случае первое свидание в TT2 следующий конец полугодовой даты бизнеса периода.

Последняя дата в TT2 последняя бизнес-дата полугодового периода в который последняя дата в TT1 происходит, обеспечил TT1 имеет бизнес-даты в тот полугодовой период, в противном случае последнюю дату в TT2 предыдущий конец полугодовой даты бизнеса периода.

Введенный в R2021a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте