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　株価の予測のような、時系列データ予測を行うことを考える。

　時系列データにおいては
　　・（長期の）トレンド
　　・季節性
　　・直近の動き
　の３種類が重なり合ったものに、誤差がともなうことになる。

　この辺のことを加味して（といっても、季節変動周期は、自分で入れるのだが）
　シミュレーションデータをだしてくれるのが、Crystal BallのPredictor（CB Predictor）になる。

　理屈はさておき、そのやり方について

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■方法

まず、過去のデータを用意する。
たとえば、
１００日分のある銘柄の終値の株価データ、
２０年分のある銘柄の終値の平均値の株価データ、などなど・・

ここで注意するのは、年毎にとれば、年単位の予測値を返すことになる。
日ごとに入れれば、日単位。

さて、そのデータが入ったとして、CB Predictorを以下のように起動する

すると、以下のダイアログが出てくる。

範囲を指定、最初の列は日付をチェック
（最初の列に年、日などを入れておく）

次に、データ期間の単位。

季節性がある場合は、ここで周期を入れる。
なお、下のほうにあるように、説明変数を複数にして、重回帰にさせることもできる

つぎに傾向予測。

まあ、全部チェックしてしまおう。

予測データ。

Ｓｔｅｐ７のところに１といれているが、そうすると１個だけ予測値を出す。
１００日（年）分だったら、１００だね。

で実行すると・・・

予測値が出る（今回はＳｔｅｐ７で１と指定したので、１個だけでてくる。指定した分、出てくる）。

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出るけど、予測値を出して、この後どうするかについて・・・だよね。

この予測値、乱数を発生させて、いろんな売買のシミュレーションができるようになっている。
それについては、Crystal Ballのシミュレーションの仕方になるので、
また今度書く。

編集者: ウィリアムのいたずら | このブログのURL |この記事のURL