不规则取样随机过程估计: Wolfram 语言 11 的新功能

不规则取样随机过程估计

生成不规则取样 OrnsteinUhlenbeckProcess 的一个实现.

In[1]:=

sample = TimeSeriesResample[
  RandomFunction[
   OrnsteinUhlenbeckProcess[0, .1, .3], {0, 100, .1}], {Sort[
    RandomReal[100, 1000]]}]

Out[1]=

显示完整的 Wolfram 语言输入

In[2]:=

ListLinePlot[sample, Filling -> Axis, ImageSize -> Medium, 
 PlotTheme -> "Detailed"]

Out[2]=

从不规则取样数据估计过程参数.

In[3]:=

EstimatedProcess[sample, 
 OrnsteinUhlenbeckProcess[\[Mu], \[Sigma], \[Theta]]]

Out[3]=

提取 2013 年 1 月 1 日以来的 GE 股票价格，并将其转换为 TemporalData.

In[4]:=

price = TemporalData[FinancialData["GE", "Jan. 1, 2013"]]

Out[4]=

显示完整的 Wolfram 语言输入

In[5]:=

DateListPlot[price, Filling -> Axis, ImageSize -> Medium, 
 PlotTheme -> "Detailed"]

Out[5]=

股票价格数据的时间戳是非均匀的.

In[6]:=

MinMax[Differences[price["Times"]]]

Out[6]=

假设对数价格满足 FractionalBrownianMotionProcess，并估计参数.

In[7]:=

EstimatedProcess[Log[price], 
 FractionalBrownianMotionProcess[\[Mu], \[Sigma], h]]

Out[7]=