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チャートの特定のポイントから時系列チャートで最も近い dataPoint を計算する必要があります

私のx軸は時系列であるため、d = sqrt（x * x + y * y）を使用することは明らかにできません。したがって、距離と時間を一緒に追加する方程式を作成しても意味がありません（x、yは同じである必要がありますユニット）。さらに、視覚的には正しいように見えるかもしれませんが、それでも x 軸のスケールに依存します。

では、最も近い点を見つけるためにどのようなロジックを使用できますか?

最終関数が f(x*x,y) になるように x (つまり時間) の二次形式を使用することを考えることができますが、それは単なる主観的な方程式です。

誰もがこれに対してより適切でより論理的なアプローチを持っていますか? 直感的で論理的なアプローチがあれば、私はそれを気に入るはずです。複雑なモデルがある場合は、それについて知り、調査したいと思います。

ありがとう

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背景を説明するには：私は人々に投票して、4月の株価がどこになるかを予測しています（価格がそこにあると予想される正確な日付を言及する必要があります）...どうすれば彼らのパフォーマンスを測定できますか？

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1 つの直感的な方法は、1 日あたりの平均絶対変化を計算することです。つまり、前日からの毎日の絶対変化の合計 / シリーズの合計日数。

その後、私は価格の観点から毎日を翻訳することができます。つまり、1 日あたりの平均価格の変化です。

したがって、1 日あたりの平均絶対変化が 2 の場合、10 日先の価格は 20 価格ポイント離れていると言えます。

その後、sqrt(x*x+y*y) 式に基づいて距離を計算できます。

これは、1 日あたりの絶対変化の平均ではなく、ベル カーブ (標準偏差と平均) を使用して微調整できます。しかし、それでは解決策がより複雑になります。

于 2013-03-04T11:05:01.927 に答える