Bunun için bir paket var. RTAQ 'ya göz atın.

Küçük eklenti: İlginizi çekebilecek bir nicel finans borsası var.

Bir anormalliği tespit etmek için, beklenti sağlayan bir modele ihtiyacınız vardır. Müdahale Algılama, "Ben gözlemlemeden önce gözlemlediklerimi gözlemleme olasılığı nedir?" Sorusunun cevabını verir. Daha kısa zaman serilerine odaklanmanızı ve sinyal ile gürültüyü ayırmaya dayalı bir ARIMA modeli oluşturan otomatik bir modelleme algoritması kullanmanızı öneririm. Bu ARIMA modeli daha sonra "olağandışı" olanı tanımlamak için kullanılabilir. Zaman Serisi Yöntemleri, kullanıcıları temeldeki etkinliğin önemli ölçüde değiştiği konusunda uyarmak için kullanılabilir. Sorun, bir model olmadan bir aykırı değeri yakalayamamanızdır (en azından hafif bir Bir noktanın bu modeli ihlal ettiğini başka türlü nasıl bilebilirsiniz? Aslında, anlayışı geliştirme ve aykırı değerleri bulma ve inceleme süreci yinelemeli olmalıdır. Bu yeni bir düşünce değil. Bacon, Novum Organum'da yaklaşık 400 yazıyor yıllar önce şöyle demişti: "Doğa, Spor ve Canavarlar'daki Hatalar, sıradan şeyler hakkındaki anlayışı düzeltir ve genel biçimleri ortaya çıkarır. Çünkü Doğanın yollarını bilen, sapmalarını daha kolay fark edecektir; ve diğer yandan, sapmalarını bilen kişi Doğayı daha doğru anlayacaktır.

"Temizliğin" gerekli olduğuna ikna olmadım.Yüksek frekanslı verilerin modellenmesi, akademik nicelik literatüründe, GARCH ve özellikle kısa vadeli oynaklığın tahmini için HARCH gibi işlevsel formlar kullanılarak ele alınmaktadır.Bu literatür 90'lı yıllara kadar uzanmaktadır, örneğin, Dacorogna ve diğerleri tarafından yazılan bu makale, http://long-memory.com/volatility/Dacorogna-etal1998.pdf ve diğerleri aynı yazar tarafından yapılmıştır.Bana göre bu, bilgileri koruduğu için verileri değiştirmekten daha tercih edilebilir bir yaklaşım olacaktır (ör. Teklif-talep yayılmasında not ettiğiniz gibi).

Mayby, bazı "hareketli sıyırıcıları" deneyin - p gözlemleri penceresinde standart sapmayı hesaplayın ve ardından önceki gözlemle mutlak farkın o penceredeki standart sapmadan x kat daha büyük olduğu gözlemi silin. Ancak bu yöntem, ikinci resimde gösterilen yoğun şekilde paketlenmiş aykırı değerlerle (birbiri ardına) işe yaramaz.

ps. bu resimler hangi programdan?

Bir not.Çivilerin çoğu, bir türev işleminin parçası olarak basılan işlemlerdir.Kullanacağınız çoğu veri kaynağında durum kodu için bir alan bulunur.Devamlı olmayan tüm piyasa işlemlerini ortadan kaldırın.Hala bazı artışlarınız olacak ama en azından gerçek.