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이미지 처리 및 신호 처리

동적 시간 신축법을 사용한 주식 비교

WarpingCorrespondence를 사용하여 HPQ의 2016년 1분기 주가와 2010년부터 2015년까지의 과거 데이터를 비교합니다.

In[1]:=
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recent = FinancialData["HPQ", {{2016, 1, 1}, {2016, 3, 31}}, "Value"]; {histDates, hist} = Transpose[ FinancialData["HPQ", {{2010, 1, 1}, {2015, 1, 31}}, "DateValue"]];

과거의 데이터 중 가장 잘 매칭하는 부분 배열을 구합니다.

In[2]:=
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{corrHist, corrRecent} = WarpingCorrespondence[hist, recent, Method -> {"MatchingInterval" -> "Flexible"}];

2016년 1분기의 데이터와 가장 유사한 과거 데이터를 검출합니다.

In[3]:=
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{m, n} = corrHist[[{1, -1}]]; histDates[[{m, n}]]
Out[3]=

최근 데이터와 과거 데이터 중 가장 잘 일치하는 데이터와 시각적으로 비교합니다.

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In[4]:=
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DateListPlot[{AssociationThread[ Take[histDates[[m ;; n]], Length[recent]], recent], AssociationThread[histDates[[m ;; n]], hist[[m ;; n]]]}, PlotTheme -> "Business", PlotLegends -> {"2016 data", "Best historical match"}, DateTicksFormat -> {"MonthNameShort", " ", "YearShort"}, ImageSize -> Medium]
Out[4]=

과거 데이터를 기반으로 향후 30일 동안의 주가를 예측합니다.

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In[5]:=
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l = Length[recent]; colDat = ColorData["Atoms"]; offset = Last[recent] - hist[[n]]; hist30d = hist[[n ;; n + 30]]; ListLinePlot[{recent, {l + Range[31], hist30d + offset}\[Transpose], hist[[m ;; n]], {n - m + Range[31], hist30d}\[Transpose]}, PlotStyle -> {colDat["Rh"], {colDat["Mo"], Dotted}, colDat["Yb"], {colDat["Tb"], Dotted}}, PlotLegends -> Placed[{"2016 data", "30 days prediction", "Best historical match", "Next 30 days of historical data"}, Below], ImageSize -> Medium, Axes -> {False, True}, Epilog -> {Dashed, {Arrow[{{n - m, hist[[n]]}, {l + 1, Last[recent]}}], Arrow[{{n - m + 30, hist[[n + 30]]}, {l + 31, hist[[n + 30]] + offset}}]}}]
Out[5]=

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