시계열 분석 및 예측에 C++를 사용하는 방법은 무엇입니까?

C++를 사용한 시계열 분석 및 예측에는 다음 단계가 포함됩니다. 필요한 라이브러리 설치 데이터 전처리 기능 추출(ACF, CCF, SDF) 피팅 모델(ARIMA, SARIMA, 지수 평활) 미래 값 예측 ​​

사용 C++를 이용한 시계열 분석 및 예측

시계열 분석은 미래 가치를 예측하는 데 사용되는 기술로 금융, 의료, 과학 등의 분야에서 널리 사용됩니다. 이 기사에서는 C++를 사용하여 시계열을 분석하고 예측하는 방법을 소개하고 실제 사례를 제공합니다.

필수 라이브러리 설치

C++에서 시계열 분석을 수행하려면 다음 라이브러리를 설치해야 합니다.

• Eigen: 행렬 및 벡터 연산용
• Armadillo: 보다 효율적인 행렬 및 벡터 연산용
• Google 테스트(선택): 단위 테스트용

데이터 전처리

시계열 분석의 첫 번째 단계는 데이터 전처리입니다. 여기에는 데이터 정규화 및 누락된 값 처리가 포함됩니다.

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

// 处理缺失值
data.fillNaN(0);

특징 추출

특징 추출은 시계열에서 관련 패턴과 추세를 식별하는 프로세스입니다. 다음과 같은 기능을 사용할 수 있습니다.

• 자기상관함수(ACF)
• 자기공분산함수(CCF)
• Spectral Density Function(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);

Model Fitting

추출된 기능을 기반으로 다음과 같은 기능을 사용할 수 있습니다. 시계열 예측에 사용된 모델:

• ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) 모델
• SASIMA(계절별 자동 회귀 통합 이동 평균) 모델
• 지수 평활 모델

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

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

실용 사례: 주가 예측

다음은 는 C++를 사용하여 주가를 예측하는 방법을 보여주는 실제 사례입니다.

1. Yahoo Finance와 같은 소스에서 주가 데이터를 얻습니다.
2. 정규화 및 누락된 값 처리를 포함한 데이터 전처리.
3. 자기 상관 함수와 스펙트럼 밀도 함수를 계산합니다.
4. ARIMA 모델을 사용하여 데이터를 피팅합니다.
5. 적합 모델을 사용하여 미래 가격을 예측합니다.

결론

시계열 분석 및 예측에 C++를 사용하는 것은 사용자가 데이터에서 통찰력을 얻고 미래 가치를 예측하는 데 도움이 되는 강력한 기술입니다. 이 기사에서는 C++를 사용하는 단계를 소개하고 이 기술의 실제 적용을 보여주는 실제 사례를 제공합니다.

위 내용은 시계열 분석 및 예측에 C++를 사용하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!