Преобразование данных и преобразование частоты

Преобразование данных и функции преобразования частоты преобразуют ряд данных в другой формат.

Функции преобразования данных

Функция

Цель

boxcox

Преобразование Cox поля

diff

Дифференцирование

fillts

Заполните отсутствующие значения

filter

Фильтр

lagts

Серийный объект времени задержки

leadts

Серийный объект времени выполнения заказа

peravg

Периодическое среднее значение

smoothts

Smoothdata

tsmovavg

Скользящее среднее значение

Функции преобразования частоты 

Функция

Новая частота

convertto

Как задано

resamplets

Как задано

toannual

Ежегодный

todaily

Ежедневно

tomonthly

Ежемесячно

toquarterly

Ежеквартально

tosemi

Раз в полгода

toweekly

Еженедельно

Как взгляд в качестве примера на boxcox, функция преобразования Cox Поля. Эта функция преобразовывает ряд данных, содержавшийся в финансовом объекте временных рядов в другой набор ряда данных с относительно нормальными распределениями.

Сначала создайте финансовый объект временных рядов из предоставленного whirlpool.dat файл данных.

whrl = ascii2fts('whirlpool.dat', 1, 2, [])

Warning: FINTS will be removed in a future release. Use TIMETABLE instead. 
> In ascii2fts (line 64) 
Warning: FINTS will be removed in a future release. Use TIMETABLE instead. 
> In fints/display (line 66) 
 
whrl = 
 
    desc:  Whirlpool	(WHR)				
    freq:  Unknown (0)

    'dates:  (1108)'    'Open:  (1108)'    'High:  (1108)'    'Low:  (1108)'    'Close:  (1108)'    'Volume:  (1108)'
    '03-Jan-1995'       [        50.25]    [        50.88]    [       50.13]    [         50.38]    [      159000.00]
    '04-Jan-1995'       [        50.00]    [        50.13]    [       49.63]    [         49.75]    [      365800.00]
    '05-Jan-1995'       [        50.00]    [        50.00]    [       49.25]    [         49.88]    [      410500.00]
    '06-Jan-1995'       [        50.00]    [        50.25]    [       49.88]    [         50.25]    [      192900.00]
    '09-Jan-1995'       [        49.88]    [        50.38]    [       49.63]    [         50.38]    [      180800.00]
    '10-Jan-1995'       [        51.25]    [        51.25]    [       50.25]    [         50.25]    [      157800.00]
    '11-Jan-1995'       [        50.38]    [        50.63]    [       49.75]    [         49.75]    [      266000.00]
    '12-Jan-1995'       [        49.88]    [        50.13]    [       49.25]    [         49.88]    [       70000.00]
    '13-Jan-1995'       [        50.00]    [        50.25]    [       49.75]    [         50.13]    [      128000.00]
    '16-Jan-1995'       [        50.25]    [        50.38]    [       50.00]    [         50.00]    [      228200.00] ...

Заполните любые отсутствующие значения, обозначенные NaNs в whrl со значениями, вычисленными с помощью метода Linear:

f_whrl = fillts(whrl)

Warning: FINTS will be removed in a future release. Use TIMETABLE instead. 
> In fints/fillts (line 213) 
Warning: FINTS will be removed in a future release. Use TIMETABLE instead. 
> In fints/display (line 66) 
 
f_whrl = 
 
    desc:  Filled Whirlpool	(WHR)				
    freq:  Unknown (0)

    'dates:  (1108)'    'Open:  (1108)'    'High:  (1108)'    'Low:  (1108)'    'Close:  (1108)'    'Volume:  (1108)'
    '03-Jan-1995'       [        50.25]    [        50.88]    [       50.13]    [         50.38]    [      159000.00]
    '04-Jan-1995'       [        50.00]    [        50.13]    [       49.63]    [         49.75]    [      365800.00]
    '05-Jan-1995'       [        50.00]    [        50.00]    [       49.25]    [         49.88]    [      410500.00]
    '06-Jan-1995'       [        50.00]    [        50.25]    [       49.88]    [         50.25]    [      192900.00]
    '09-Jan-1995'       [        49.88]    [        50.38]    [       49.63]    [         50.38]    [      180800.00]
    '10-Jan-1995'       [        51.25]    [        51.25]    [       50.25]    [         50.25]    [      157800.00]
    '11-Jan-1995'       [        50.38]    [        50.63]    [       49.75]    [         49.75]    [      266000.00]
    '12-Jan-1995'       [        49.88]    [        50.13]    [       49.25]    [         49.88]    [       70000.00]
    '13-Jan-1995'       [        50.00]    [        50.25]    [       49.75]    [         50.13]    [      128000.00]
    '16-Jan-1995'       [        50.25]    [        50.38]    [       50.00]    [         50.00]    [      228200.00]
    '17-Jan-1995'       [        51.00]    [        51.00]    [       50.00]    [         50.63]    [      196200.00]
    '18-Jan-1995'       [        50.50]    [        51.00]    [       50.13]    [         50.13]    [      369700.00]
    '19-Jan-1995'       [        50.25]    [        50.50]    [       50.00]    [         50.50]    [      254300.00]
    '20-Jan-1995'       [        50.50]    [        51.25]    [       50.50]    [         50.50]    [      183400.00] ...

Преобразуйте необычно распределенную заполненную серию f_whrl данных в нормально распределенное использование преобразование Cox Поля:

bc_whrl = boxcox(f_whrl)

Warning: FINTS will be removed in a future release. Use TIMETABLE instead. 
> In fints/boxcox (line 36) 
Warning: FINTS will be removed in a future release. Use TIMETABLE instead. 
> In fints/display (line 66) 
 
bc_whrl = 
 
    desc:  Box-Cox: Filled Whirlpool	(WHR)				
    freq:  Unknown (0)

    'dates:  (1108)'    'Open:  (1108)'    'High:  (1108)'    'Low:  (1108)'    'Close:  (1108)'    'Volume:  (1108)'
    '03-Jan-1995'       [         0.56]    [         0.51]    [        0.60]    [          0.60]    [           9.15]
    '04-Jan-1995'       [         0.56]    [         0.51]    [        0.60]    [          0.60]    [           9.62]
    '05-Jan-1995'       [         0.56]    [         0.51]    [        0.60]    [          0.60]    [           9.68]
    '06-Jan-1995'       [         0.56]    [         0.51]    [        0.60]    [          0.60]    [           9.26]
    '09-Jan-1995'       [         0.56]    [         0.51]    [        0.60]    [          0.60]    [           9.23]
    '10-Jan-1995'       [         0.56]    [         0.51]    [        0.60]    [          0.60]    [           9.15]
    '11-Jan-1995'       [         0.56]    [         0.51]    [        0.60]    [          0.60]    [           9.44]
    '12-Jan-1995'       [         0.56]    [         0.51]    [        0.60]    [          0.60]    [           8.68]
    '13-Jan-1995'       [         0.56]    [         0.51]    [        0.60]    [          0.60]    [           9.03]
    '16-Jan-1995'       [         0.56]    [         0.51]    [        0.60]    [          0.60]    [           9.36]
    '17-Jan-1995'       [         0.56]    [         0.51]    [        0.60]    [          0.60]    [           9.27]
    '18-Jan-1995'       [         0.56]    [         0.51]    [        0.60]    [          0.60]    [           9.62]
    '19-Jan-1995'       [         0.56]    [         0.51]    [        0.60]    [          0.60]    [           9.42]...

Сравните результат Close ряд данных с нормальной (Гауссовой) функцией распределения вероятностей и необычно распределенным f_whrl:

subplot(2, 1, 1);
hist(f_whrl.Close);
grid; title('Nonnormally Distributed Data');
subplot(2, 1, 2);
hist(bc_whrl.Close);
grid; title('Box-Cox Transformed Data');

Warning: FINTS will be removed in a future release. Use TIMETABLE instead. 
> In fints/subsref (line 106) 
Warning: FINTS will be removed in a future release. Use TIMETABLE instead. 
> In fints/hist (line 37) 
Warning: FINTS will be removed in a future release. Use TIMETABLE instead. 
> In fints/subsref (line 106) 
Warning: FINTS will be removed in a future release. Use TIMETABLE instead. 
> In fints/hist (line 37)

Преобразование Cox поля

Plot for Box-Cox transformed data

Столбчатая диаграмма на верхней части представляет функцию распределения вероятностей заполненного ряда данных, f_whrl, который является исходной серией whrl данных с отсутствующими значениями, интерполированными с помощью метода Linear. Распределение скашивается к левому (не нормально распределенный). Столбчатая диаграмма на нижней части менее скашивается налево. Если вы строите Гауссову функцию распределения вероятностей (PDF) с подобным средним и стандартным отклонением, распределение преобразованных данных очень близко к (Гауссову) нормальному.

Когда вы исследуете содержимое полученного объекта bc_whrl, вы находите одинаковый объект к исходному объекту whrl но содержимое является преобразованным рядом данных. Если у вас есть программное обеспечение Statistics and Machine Learning Toolbox™, можно сгенерировать Гауссову PDF со средним и стандартным отклонением, равным тем из преобразованного ряда данных, и построить его как наложение к второй столбчатой диаграмме. На следующем рисунке вы видите, что это - приблизительно нормальное распределение.

Наложение гауссовой PDF

Plot of Box-Cox and Gaussian PDF

Следующий пример использует smoothts функционируйте, чтобы сглаживать временные ряды.

Чтобы начаться, преобразуйте ibm9599.dat, предоставленный файл данных, в финансовый объект временных рядов:

ibm = ascii2fts('ibm9599.dat', 1, 3, 2)

Warning: FINTS will be removed in a future release. Use TIMETABLE instead. 
> In ascii2fts (line 64) 
Warning: FINTS will be removed in a future release. Use TIMETABLE instead. 
> In fints/display (line 66) 
 
ibm = 
 
    desc:  International Business Machines Corporation (IBM)					
    freq:  Unknown (0)

    'dates:  (1108)'    'OPEN:  (1108)'    'HIGH:  (1108)'    'LOW:  (1108)'    'CLOSE:  (1108)'    'VOLUME:  (1108)'
    '03-Jan-1995'       [        36.75]    [        36.91]    [       36.66]    [         36.88]    [     1167900.00]
    '04-Jan-1995'       [        37.00]    [        37.28]    [       36.63]    [         37.16]    [     1994700.00]
    '05-Jan-1995'       [        37.13]    [        37.63]    [       36.88]    [         37.00]    [     2270900.00]
    '06-Jan-1995'       [        37.25]    [        37.88]    [       37.03]    [         37.53]    [     3040500.00]
    '09-Jan-1995'       [        37.50]    [        37.91]    [       37.41]    [         37.75]    [     1713000.00]
    '10-Jan-1995'       [        38.00]    [        38.63]    [       37.78]    [         38.28]    [     3420800.00]
    '11-Jan-1995'       [        38.53]    [        38.53]    [       37.63]    [         38.00]    [     2450300.00]
    '12-Jan-1995'       [        37.91]    [        38.16]    [       37.75]    [         38.00]    [     2275900.00]
    '13-Jan-1995'       [        38.25]    [        38.41]    [       37.88]    [         38.16]    [     2030300.00]
    '16-Jan-1995'       [        38.16]    [        39.00]    [       38.16]    [         38.75]    [     2716000.00]
    '17-Jan-1995'       [        38.63]    [        39.00]    [       38.53]    [         38.75]    [     1596300.00]
    '18-Jan-1995'       [        38.88]    [        38.91]    [       38.28]    [         38.63]    [     1842600.00]
    '19-Jan-1995'       [        38.53]    [        38.78]    [       38.16]    [         38.25]    [     1713900.00]...

Заполните недостающие данные для праздников с данными, интерполированными с помощью fillts функционируйте и Spline fillmethod :

f_ibm = fillts(ibm, 'Spline')

Warning: FINTS will be removed in a future release. Use TIMETABLE instead. 
> In fints/fillts (line 213) 
Warning: FINTS will be removed in a future release. Use TIMETABLE instead. 
> In fints/display (line 66) 
 
f_ibm = 
 
    desc:  Filled International Business Machines Corporation (IBM)					
    freq:  Unknown (0)

    'dates:  (1108)'    'OPEN:  (1108)'    'HIGH:  (1108)'    'LOW:  (1108)'    'CLOSE:  (1108)'    'VOLUME:  (1108)'
    '03-Jan-1995'       [        36.75]    [        36.91]    [       36.66]    [         36.88]    [     1167900.00]
    '04-Jan-1995'       [        37.00]    [        37.28]    [       36.63]    [         37.16]    [     1994700.00]
    '05-Jan-1995'       [        37.13]    [        37.63]    [       36.88]    [         37.00]    [     2270900.00]
    '06-Jan-1995'       [        37.25]    [        37.88]    [       37.03]    [         37.53]    [     3040500.00]
    '09-Jan-1995'       [        37.50]    [        37.91]    [       37.41]    [         37.75]    [     1713000.00]
    '10-Jan-1995'       [        38.00]    [        38.63]    [       37.78]    [         38.28]    [     3420800.00]
    '11-Jan-1995'       [        38.53]    [        38.53]    [       37.63]    [         38.00]    [     2450300.00]
    '12-Jan-1995'       [        37.91]    [        38.16]    [       37.75]    [         38.00]    [     2275900.00]
    '13-Jan-1995'       [        38.25]    [        38.41]    [       37.88]    [         38.16]    [     2030300.00]
    '16-Jan-1995'       [        38.16]    [        39.00]    [       38.16]    [         38.75]    [     2716000.00]
    '17-Jan-1995'       [        38.63]    [        39.00]    [       38.53]    [         38.75]    [     1596300.00]
    '18-Jan-1995'       [        38.88]    [        38.91]    [       38.28]    [         38.63]    [     1842600.00]
    '19-Jan-1995'       [        38.53]    [        38.78]    [       38.16]    [         38.25]    [     1713900.00]
    '20-Jan-1995'       [        38.13]    [        38.25]    [       37.50]    [         37.66]    [     3333400.00]...

Сглаживайте заполненный ряд данных с помощью Поля по умолчанию (прямоугольное окно) метод:

sm_ibm = smoothts(f_ibm)

Warning: FINTS will be removed in a future release. Use TIMETABLE instead. 
> In fints/smoothts (line 44) 
Warning: FINTS will be removed in a future release. Use TIMETABLE instead. 
> In fints/display (line 66) 
 
sm_ibm = 
 
    desc:  Box-smoothed of Filled International Business Machines Corporation (IBM)					
    freq:  Unknown (0)

    'dates:  (1108)'    'OPEN:  (1108)'    'HIGH:  (1108)'    'LOW:  (1108)'    'CLOSE:  (1108)'    'VOLUME:  (1108)'
    '03-Jan-1995'       [        22.18]    [        22.36]    [       22.03]    [         22.21]    [     1086700.00]
    '04-Jan-1995'       [        29.63]    [        29.94]    [       29.44]    [         29.71]    [     1694800.00]
    '05-Jan-1995'       [        37.13]    [        37.52]    [       36.92]    [         37.26]    [     2037400.00]
    '06-Jan-1995'       [        37.38]    [        37.86]    [       37.14]    [         37.54]    [     2487980.00]
    '09-Jan-1995'       [        37.68]    [        38.11]    [       37.34]    [         37.71]    [     2579100.00]
    '10-Jan-1995'       [        37.84]    [        38.22]    [       37.52]    [         37.91]    [     2580100.00]
    '11-Jan-1995'       [        38.04]    [        38.33]    [       37.69]    [         38.04]    [     2378060.00]
    '12-Jan-1995'       [        38.17]    [        38.54]    [       37.84]    [         38.24]    [     2578660.00]
    '13-Jan-1995'       [        38.29]    [        38.62]    [       37.99]    [         38.33]    [     2213760.00]
    '16-Jan-1995'       [        38.36]    [        38.69]    [       38.12]    [         38.46]    [     2092220.00]
    '17-Jan-1995'       [        38.49]    [        38.82]    [       38.20]    [         38.51]    [     1979820.00]...

Теперь постройте исходный и сглаживавший ряд цены закрытия для IBM® запас:

plot(f_ibm.CLOSE('11/01/97::02/28/98'), 'r')
datetick('x', 'mmmyy')
hold on
plot(sm_ibm.CLOSE('11/01/97::02/28/98'), 'b')
hold off
datetick('x', 'mmmyy')
legend('Filled', 'Smoothed')
title('Filled IBM Close Price vs. Smoothed Series')

Warning: FINTS will be removed in a future release. Use TIMETABLE instead. 
> In fints/subsref (line 106) 
Warning: FINTS will be removed in a future release. Use TIMETABLE instead. 
> In fints/plot (line 63) 
Warning: FINTS will be removed in a future release. Use TIMETABLE instead. 
> In fints/subsref (line 106) 
Warning: FINTS will be removed in a future release. Use TIMETABLE instead. 
> In fints/plot (line 63)

Сглаживавший ряд данных

Plot of close prices versus smoothed prices

Эти примеры дают вам общее представление о том, что можно сделать с финансовым объектом временных рядов. Этот тулбокс обеспечивает некоторый MATLAB® функции, которые были перегружены, чтобы работать непосредственно с этими объектами. Перегруженные функции, те обычно должны были работать с данными временных рядов.

Смотрите также

| | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |

Похожие темы

Документация Financial Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте