Сравнительный анализ цен на акции с использованием динамической трансформации шкалы времени

Воспользуемся функцией WarpingCorrespondence для сравнения биржевых цен на HPQ в первом квартале 2016 года с данными с 2010 по 2015 год.

In[1]:=

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

Найдем наиболее подходящий сегмент данных для сравнительного анализа цен.

In[2]:=

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

Определим интервал времени, наиболее похожий на первый квартал 2016 г.

In[3]:=

{m, n} = corrHist[[{1, -1}]]; histDates[[{m, n}]]

Out[3]=

Визуально сравним данные за 2016 г. и с наиболее соответствующими историческими данными.

In[4]:=

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]=

Составим прогноз цен на акции в течение следующих 30 дней, на основании исторических данных.

In[5]:=

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]=