Совокупные данные о расписании к полугодовой периодичности
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.
TT1
— Данные, чтобы агрегироваться к полугодовой периодичностиДанные, чтобы агрегироваться к полугодовой периодичности в виде расписания.
Каждая переменная может быть числовым вектором (одномерный ряд) или числовая матрица (многомерный ряд).
Примечание
NaN
s 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 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 = convert2semiannual(TT1,'Aggregation',["lastvalue" "sum"])
Aggregation
— Метод агрегации в течение полугодового периода к полугодовой периодичности (междневная агрегация)"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 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 (
к j
)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
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 (NaN
s) 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 TT1
В 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
TT2
— Полугодовые данныеПолугодовые данные, возвращенные как расписание. convert2semiannual
сообщают полугодовые результаты агрегации в прошлый рабочий день июня и декабря. Функция возвращает NaN
s 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.
convert2daily
| convert2weekly
| convert2quarterly
| convert2monthly
| 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.