#создаём из матрицы временной ряд for(i in seq(from = 1, to = nrow(inputMatrix), by = 2)){ if(i==1){ #первая строка матрицы берётся как есть` tsVector <- inputMatrix[i,] }else{ #от каждой строй строки берётся последний элемент tsVector <- c(tsVector, inputMatrix[i,ncol(inputMatrix)]) } }
しかし、もし私たちがリミッターとして働き、クォートし、為替取引のように両サイドに立って、流動性を売るとしたらどうでしょうか？なぜ予測が必要なのですか？
それが答えです、両建てでリミッターを立て、リスクなく利益を出す。
見ていて面白い
https://www.youtube.com/watch?v=p5UngSem9f0
時間がかかる。
行列を持ち込んで、ウェーブレット変換で解析し、診断する方法を教えてください。
ウェーブレットは苦手なのですが、dplRパッケージによる例がこちらに掲載されていましたので、それを頼りにしてみます。
1) これは時系列なので、行列を何らかの方法で1つの長いベクトルに変換する必要があります。例えば、行列の各行が長さ9のスライディングウィンドウのようなもので、新しい行のウィンドウオフセット = 0.5とします。2行目ごとに最後の1要素をベクトルに追加することにします。スライディングウィンドウやマトリクスを使わずに、ベクトルをそのまま取ったほうがいい。
このような時系列が得られました - 1 1 1 1 2 4 6 8 10 12 14 18 20 22 1 1 1 1 1。
2) グラフ上の陰影は信頼性が低く、将来予測に使えない。一番右の影のない部分の「目盛りの右端」の色は緑（期間2～8の場合）です。
そして、答えは「現在、2から8までの期間が支配している」となり、本当に無駄です。 入力ベクトルが何であれ、それが答えです :).
1, 1, 1, 1, 2, 3, 5, 7, 9,
1, 1, 1, 1, 3, 4, 6, 8, 10,
1, 1, 1, 2, 4, 5, 7, 9, 11,
1, 1, 1, 3, 5, 6, 8, 10, 12,
1, 1, 1, 4, 6, 7, 9, 11, 13,
1, 1, 1, 5, 7, 8, 10, 12, 14,
1, 1, 2, 6, 8, 9, 11, 13, 15,
1, 1, 3, 7, 9, 10, 12, 14, 16,
1, 1, 4, 8, 10, 11, 13, 15, 17,
1, 2, 5, 9, 11, 12, 14, 16, 18,
1, 3, 6, 10, 12, 13, 15, 17, 19,
1, 4, 7, 11, 13, 14, 16, 18, 20,
1, 5, 8, 12, 14, 15, 17, 19, 21,
1, 6, 9, 13, 15, 16, 18, 20, 22,
2, 7, 10, 14, 16, 17, 19, 21, 1,
3, 8, 11, 15, 17, 18, 20, 22, 1,
4, 9, 12, 16, 18, 19, 21, 1, 1,
5, 10, 13, 17, 19, 20, 22, 1, 1,
6, 11, 14, 18, 20, 21, 1, 1, 1,
7, 12, 15, 19, 21, 22, 1, 1, 1,
8, 13, 16, 20, 22, 1, 1, 1, 1,
9, 14, 17, 21, 1, 1, 1, 1, 1,
10, 15, 18, 22, 1, 1, 1, 1, 1
), ncol=24, nrow = 9))
#создаём из матрицы временной ряд
for(i in seq(from = 1, to = nrow(inputMatrix), by = 2)){
if(i==1){
#первая строка матрицы берётся как есть`
tsVector <- inputMatrix[i,]
}else{
#от каждой строй строки берётся последний элемент
tsVector <- c(tsVector, inputMatrix[i,ncol(inputMatrix)])
}
}
#полученный вектор
tsVector
library(dplR)
#рассчёт вейвлетов
waveletObj <- morlet(tsVector)
#показать расчитанные коэффициенты
waveletObj
#график
wavelet.plot(waveletObj)
ウェーブレットは苦手なのですが、例えばdplRパッケージでここに例が掲載されていましたので、それを参考にさせていただきます。
1) これは時系列なので、行列を何らかの方法で1つの長いベクトルに変換する必要があります。例えば、行列の各行が長さ9のスライディングウィンドウのようなもので、新しい行のウィンドウオフセット = 0.5とします。2行目ごとに最後の1要素をベクトルに追加することにします。スライディングウィンドウやマトリクスを使わずに、ベクトルをそのまま取ったほうがいい。
1 1 1 1 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 1 1 1 1 1のような時系列で出てきました。
2) グラフ上の陰影は、信頼性が低く、将来の予測には使えない。陰影のない部分の「目盛りの右端」の色は緑色です（周期＝8の場合）。
ウェーブレット変換のために、数値を三角波の値に変換する必要があるかどうか、ご存知の方はいらっしゃいますか？
あるいは、何を換算して計算を始める必要があるのでしょうか？
Rとは？
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