不同频率数据的处理方法V2
生活随笔
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不同频率数据的处理方法V2
小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.
不同頻率數(shù)據(jù)的處理方法
降頻
- 這個方法不行，因為我們要做到daily based predict，而我們能拿到的高頻的數(shù)據(jù)就是daily，如果我們能拿到更高配的數(shù)據(jù)那也行
最簡單（扭曲了現(xiàn)象）
- 直接把這個季度里面的所有天的數(shù)據(jù)都放成一個值
- 高頻數(shù)據(jù)：天
- 低頻數(shù)據(jù)：季度
插值（扭曲）
- 低頻模型給出估計以后線性插值做為高頻因子
- 50個數(shù)字丟了一個是可以插值，少量的數(shù)據(jù)丟了可以
dummy variable的方法（這個方法比較practical）
- GDP 公布的時候他的值是1，其他的時候標注為0
- 公布的時候可能之前多
- GDP的之后
在低頻數(shù)據(jù)結果的時候把其對于下一天數(shù)據(jù)的影響變高（和dummy variable一樣的）
- 就相當于在正常的時候還是日度指標rank高一些，等月（季）度數(shù)據(jù)出來的時候這個月（季）度數(shù)據(jù)指標rank高一些
總結
以上是生活随笔為你收集整理的不同频率数据的处理方法V2的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
