C++ を使用して時系列分析と予測を行うにはどうすればよいですか?

C++ を使用した時系列分析と予測には、次の手順が含まれます: 必要なライブラリのインストール 前処理 データ抽出機能 (ACF、CCF、SDF) モデルのフィッティング (ARIMA、SARIMA、指数平滑法) 将来の値の予測

C++ による時系列分析と予測

時系列分析は、将来の値を予測するために使用される手法であり、金融​​、医療、科学などの分野で広く使用されています。この記事では、C++ を使用して時系列を分析および予測する方法と実践例を紹介します。

必要なライブラリをインストールします

C++ で時系列分析を実行するには、次のライブラリをインストールする必要があります:

• Eigen: 行列およびベクトル演算用
• Armadillo: より効率的な行列およびベクトル演算用
• Googleテスト (オプション): 単体テスト用

データの前処理

時系列分析の最初のステップはデータの前処理です。これには、データの正規化と欠損値の処理が含まれます。

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

// 处理缺失值
data.fillNaN(0);

特徴抽出

特徴抽出は、時系列における関連するパターンと傾向を特定するプロセスです。次の機能が使用できます:

• 自己相関関数 (ACF)
• 自己共分散関数 (CCF)
• スペクトル密度関数 (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);

モデルフィッティング

抽出された特徴に基づいて、次のことが可能です。時系列予測に使用されるモデル:

• 自己回帰統合移動平均 (ARIMA) モデル
• 季節自己回帰統合移動平均 (SARIMA) モデル
• 指数平滑化モデル

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

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

実際のケース: 株価予測

以下は、C++ を使用して株価を予測する方法を示す実践的なケースです。

1. Yahoo Finance などのソースから株価データを取得します。
2. 正規化や欠損値の処理など、データを前処理します。
3. 自己相関関数とスペクトル密度関数を計算します。
4. ARIMA モデルを使用してデータを近似します。
5. 近似モデルを使用して将来の価格を予測します。

結論

C++ を使用した時系列分析と予測は、ユーザーがデータから洞察を得て将来の値を予測するのに役立つ強力な手法です。この記事では、C++ を使用する手順を紹介し、このテクノロジの実際の応用例を示す実践的なケースを示します。

以上がC++ を使用して時系列分析と予測を行うにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。