Comment utiliser le C++ pour l'analyse et la prévision de séries chronologiques ?

L'analyse et la prévision de séries chronologiques à l'aide de C++ impliquent les étapes suivantes : Installation des bibliothèques nécessaires Prétraitement des fonctionnalités d'extraction de données (ACF, CCF, SDF) Ajustement des modèles (ARIMA, SARIMA, lissage exponentiel) Prédiction des valeurs futures

Utilisation Analyse et prévision des séries chronologiques avec C++

L'analyse des séries chronologiques est une technique utilisée pour prédire les valeurs futures et elle est largement utilisée dans des domaines tels que la finance, la santé et la science. Cet article présentera comment utiliser C++ pour analyser et prédire des séries chronologiques, et fournira un cas pratique.

Installez les bibliothèques requises

Pour effectuer une analyse de séries chronologiques en C++, vous devez installer les bibliothèques suivantes :

• Eigen : pour les opérations matricielles et vectorielles
• Armadillo : pour des opérations matricielles et vectorielles plus efficaces
• Google Test (facultatif) : pour les tests unitaires

Prétraitement des données

La première étape de l'analyse des séries chronologiques est le prétraitement des données. Cela inclut la normalisation des données et la gestion des valeurs manquantes.

// 标准化数据
auto data = data.array() - data.mean();
data /= data.stddev();

// 处理缺失值
data.fillNaN(0);

Extraction de caractéristiques

L'extraction de caractéristiques est le processus d'identification de modèles et de tendances pertinents dans des séries chronologiques. Les fonctionnalités suivantes peuvent être utilisées :

• Fonction d'autocorrélation (ACF)
• Fonction d'autocovariance (CCF)
• Fonction de densité spectrale (SDF)

// 计算自相关函数
arma::vec acf = arma::correlate(data, data);

// 计算光谱密度函数
arma::cx_vec sdf = arma::fft(data);
sdf.resize(sdf.n_elem / 2 + 1);

Ajustement du modèle

Sur la base des caractéristiques extraites, les éléments suivants peuvent être Modèles utilisés pour la prévision de séries chronologiques :

• Modèle de moyenne mobile intégrée autorégressive (ARIMA)
• Modèle de moyenne mobile intégrée autorégressive saisonnière (SARIMA)
• Modèle de lissage exponentiel

// 创建 ARIMA 模型
ARIMA model(p, d, q);
model.fit(data);

// 预测未来值
arma::vec forecast = model.forecast(h);

Cas pratique : prévision du cours des actions

Ce qui suit est un cas pratique montrant comment utiliser C++ pour prédire les cours des actions :

1. Obtenez des données sur les cours des actions à partir de sources telles que Yahoo Finance.
2. Prétraiter les données, y compris la normalisation et la gestion des valeurs manquantes.
3. Calculez la fonction d'autocorrélation et la fonction de densité spectrale.
4. Ajustez les données à l'aide du modèle ARIMA.
5. Prédisez les prix futurs à l'aide de modèles ajustés.

Conclusion

L'utilisation de C++ pour l'analyse et la prévision de séries chronologiques est une technique puissante qui aide les utilisateurs à obtenir des informations à partir des données et à prédire les valeurs futures. Cet article présente les étapes d'utilisation du C++ et propose un cas pratique montrant l'application pratique de cette technologie.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!