財務データを分析していて、線の変曲点を見つけたいと考えています。導関数を使用してこれを実行できることはわかっていますが、まず方程式が必要です。一連の数値に基づいて方程式を生成する方法はありますか。これをプログラムで行う必要があります。
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スプライン補間は、多項式補間よりもおそらく便利です。多項式を近似する場合、必然的にデータ範囲外の+/-無限大に向かう必要があります。
また、わずかに緩いフィットを可能にする方法も必要になります。財務データは、多くの場合、少しノイズが多く、正確にフィットしようとすると、非常に奇妙な曲線になる可能性があります。
于 2010-01-12T20:24:32.990 に答える
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既存のデータ ポイントのセットを多項式に変換する手順が確立されています。これは多項式補間と呼ばれます。ウィキペディアのこの記事: http://en.wikipedia.org/wiki/Polynomial_interpolation で数学的に説明されています。アルゴリズムについては、おそらく十分に簡単に Google で検索できます。
十分な点が与えられると、多項式は元の未知の関数を適切に追跡するため、多項式の変曲点はデータの山と谷とほぼ一致するはずです。
一方で、財務データの背後に機能がないことは誰もが知っています。もし私があなたなら、それらのポイントに沿ってスキャンし、その両側の値が小さいすべてのポイントを見つけて、それを高いと宣言します。低音の場合はその逆です。このデータを架空の関数に強制的に適合させても、それ以上の有用性はありません。
更新: Tom Smith は、この種の場合は多項式補間よりもスプライン補間を使用することを推奨しており、Wikipedia は彼を支持しています。というか、彼の答えには強気です。
于 2010-01-12T20:23:07.830 に答える
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あなたが考えているのは微積分です...離散データ（例えば点）を持っているとき、あなたはそれを数値的にしなければなりません。さて、通常、線には変曲点がないので、曲線を考えていると思います。ある種のポイントを補間してから一次導関数を計算するか（数値的にも、ポイントの数が多い場合）、または持っているポイントから一次導関数を計算することができます（これはあなたが実際に持っているポイントの数）。
しかし、実際には、データの性質や言語などがわからないため、これは単なる理論です。
主題検索の詳細については、ウィキの数値解析を参照してください。
于 2010-01-12T20:24:17.893 に答える
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この場合、カーブフィッティングが役立つと思います。ここに便利かもしれない議論があります。
乾杯
于 2010-01-12T20:26:12.020 に答える