1

まず、私は金融工学の第一人者ではありません。私は長年 COBOL プログラマーとして働いており、C++ には少し慣れていませんが、少し復習すれば大丈夫です。

私は数年前から先物取引を行っており、時系列データ (先物価格、株価) の単一ストリームに ICA を実装するタスクを自分自身に課しています。

ICA アルゴリズムは it++ パッケージ (fastICA) の一部として提供されますが、観測数が少なくともソース数と同じであるという前提で ica が動作するため、時系列データに対して何らかの前処理を実行する必要があります。

私が発見したことから、前処理には、1列目に元の時系列、2列目に時系列のラグ1シフトバージョンなどを含む行列Yを構築することが含まれます.

eg.

Y= 1.0135518 - 0.7113242 - 0.3906069 1.565203
- 0.7113242 - 0.3906069 1.565203 0.0439317
- 0.3906069 1.565203 0.0439317 - 1.1656093
etc.

私の質問は次のとおりです。

  1. ICA の実行後に時系列データの独立したソースを復元するには、どのような手順が必要ですか?

  2. IC を最も重要なものから最も重要でないものに並べる方法。

    誰かがこれらの質問に答えたり、適切な本や記事の方向性を教えてくれたりしたら、私はとても感謝しています. 本または記事は、本質的により実践的であることが好ましい。

4

2 に答える 2

0

Handbook of Blind Source Separation: Independent Component Analysis and ApplicationsPierre Comon と Christian Jutten を参照として試すことができます。

于 2012-12-12T13:18:07.603 に答える
0

通常、ICA は分離行列 M を返します。そのため、ソースを見つけるには、M に元の測定値の行列を掛ける必要があります。ICA コンポーネントの重要度による順序付けは、分散やその他の統計的特性など、自分にとって重要と思われるものにのみ依存します。ICA 自体は、自然順序付けメカニズムを提供しません。

于 2013-01-15T06:33:28.460 に答える