通常波形でARIMAは(0,1,0)をベストモデルとして指定して来る、ここで予測値は現在値と同値を予測して来る
従来は方向性を見ていたので同値を嫌い、ベストモデルでなくとも異なる値を予測するパラメータを選択していたが、ここで過去データも通常に関してはすべて同値予測された、として処理をしてみた
図2と図5が変更される ⬅ 結果は驚愕すべきものである!
図6は取り直すのが極めて大変なのでスキップである
24週の過去データを用いて、次週May15のS&P500始値を予測します
R言語のforecast関数である"ARIMA"を使っての予測です
通常波形と差分波形を用いて、どちらも予測します
実測値/予測値の結果をグラフ化、そこから補正された予測値を算出しています
お付き合い頂ければ幸いです
図1:通常波形:過去24週データによる始値予測
N225に続いてS&P500でも同値が予測されました
ARIMAではパラメータを自動で変化させて最も有効でありそうな予測値パラメータを報告して来ます(これをベストモデルと称しています)
この例では(0,1,0)でした(タイトルに出ています)、ここで予測値が現在値と同じ値となる場合があります、従来は方向性を重視していたので現在値と予測値に同じ値が出た場合には別のパラメータ(予測精度が少し落ちても同値を避ける意味で)を選んでいましたが、今回から「補正による予測値」機能が加わりましたので現在値と補正_予測値が全く同じ値になることはマズ無い、という事であくまでもARIMAが推奨するベストモデルを選んで使用する事に致しました
差分波形で現在値と予測値が同じという事は起きないのですが、通常波形では結構起きます
図2:通常波形:実測値と過去24週データによる予測値
すべて同値予測なので、こうなる
図3:差分波形:過去24週データによる始値予測
この差分予測から逆算してMay18の予測値を算出する事は簡単に出来て、
図4:差分波形:実測値と過去24週データによる予測値
差分法でもMay08の予測結果はハズれました(予測値4152.2 vs 実測値4137)
May15の予測は少し下る、と予測しています
過去の実測値/予測値の結果をグラフ化し表示します
詳細には (実測値/予測値) - 1 にて示しています
これにより、予測値に対し実測値が大きく出たのか?小さく出たのか?が分かります
図5:実測値/予測値による予測検証の結果
何と通常の方が、差分より倍も優れた予測をしているのである!
先週の結果を取り直すのは極めて大変なので、今回はここまでである
来週、上記図5の検証結果が出ます!
これらの数字はすべて参考値でバグ混入の可能性もあり、すべからく投資は自己責任にてお願い致します
以上、お付き合い頂きありがとう御座いました
感謝です