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1000 の異なる金融市場データ シリーズを保持する大規模な TimeSeries オブジェクトを作成し、それぞれに 1500 の日次データ ポイントを格納したいと考えています。私は TimeSeries モジュールにまったく慣れていないので、どのようにすればよいか少し混乱しています。いくつかの基本的な質問:

1) 1000x1500 の巨大な numpy 配列を使用し、それを単に時系列コンストラクター関数 time_series() にフィードする必要がありますか?

2) これを行う場合、各シリーズを名前でどのように索引付けしますか (たとえば、「S&P500」または「GOLD」など)? 日付で配列にアクセスできることはわかっていますが、シリーズ名を大きな配列の列番号にリンクするには、別のデータ構造が必要ですか?

3)または、ドキュメント( http://pytseries.sourceforge.net/core.timeseries.html )に示されている例に従って、構造化データ型を使用する必要がありますか? もしそうなら、time_series() コンストラクターに一度にフィードする大規模な非 numpy 構造を作成したくないので、時系列にシリーズを 1 つずつ追加するにはどうすればよいですか?

金融市場と時系列モジュール全般の良い例をどこで入手できるかについてのアドバイスもいただければ幸いです。

ありがとう。

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1）リンクされたドキュメントの小さなセット（〜10K）に対してページランクアルゴリズムを実装したことがあるため、計算中に10Kx10Kの行列を処理する必要がありました。そのため、配列numpyの実装は-私が覚えているように-非常に高速でした。

2）シリーズ名のようなメタデータを外部に保存するimhoはそれほど害はありません..

3）私はscikits.timeseriesを使ったことがありませんが、間違いなく調べます。私が見る限り、プロジェクトはnumpyと同じscipy軌道の周りに住んでいます..

于 2009-12-13T00:29:19.497 に答える
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これに関するヘルプについては、財務作業に役立つライブラリであり、アクティブユーザーのメーリングリストがあるQuantlibを参照してください。

さらに、Pythonでの財務モデリングというタイトルの本については、この書評を読んでください。

于 2009-12-13T00:33:12.777 に答える