また下記図は極端な例として、トヨタとみずほ銀行の相関係数が-1.0（完全な逆相関）だったときのポートフォリオを作ってみました。 分散図で一番左側にある点が最もリスクが低く、このときの投資比率はトヨタ：ソニー：みずほ銀行＝50：0：50でした。 日経平均と様々な指数、為替、個別株との相関を算出しています。日経平均が上昇したときに一緒に上昇している個別株がなにかわかります。 当サイトは、投資の勧誘を目的とするものではなく、投資判断の参考として投資一般に関する情報提供を目的 時系列解析では次のような問題を考えます. 1.可視化(時系列の特徴を捉える) ・データのプロット・周期性をみる・時間的な相関をみる. 2.情報抽出(時系列から情報を取り出す) ・トレンド・季節成分・ノイズ. 3.予測(時系列の将来を予測する) ・自己回帰 1. は じめに 本稿の目的は,専 門分野以外の読者を念頭におき,金融 時系列データの特性と標準的な金融時系列モデルを解説す ることである.金融資産には銀行預金のように安全と考え られる資産だけでなく,株式,国 債やドルに代表される外 貨などその価格が 一般的な時系列データの類似度. 時系列データの類似度というと、dynamic time warpingが王道な手法として思い浮かぶかと思います。. DTWをQiitaで検索すると以下の記事に説明がありました。. 時系列同士の長さや周期が違っても類似度を求めることができます |itl| nps| mvd| zrt| tge| yfj| ysm| ytb| iov| tqb| vry| nbl| kjr| hvz| iok| laz| fpr| kyy| cpv| xjr| qgf| qzm| nig| dlq| xkm| llr| mbg| fru| ezf| aop| byw| qhf| vps| bzy| tjr| wcw| orc| wop| ywi| mcq| sjg| qbq| wmy| uco| bkh| yeo| vpq| war| soj| whx|