Временной ряд

Особенности временного интервала в легком жанре:

Доброе время суток на Форекс называется тип временного интервала, который определяет длительность свечи или бара, представленного на графике. Наиболее популярные типы временных интервалов на Форекс: минутные, часовые, дневные и недельные.

Событиями на Форекс являются колебания курсов валют и изменения цен на различные финансовые инструменты

В легком жанре временных рядов важно учитывать не только временной интервал, но и положение события во времени и его взаимосвязь с другими событиями

Гипотеза, которая лежит в основе многих моделей прогнозирования в легком жанре временных рядов, основана на метрической теории прогнозирования. Метрическая теория предполагает применение методов временных рядов, таких как ACF (автокорреляционная функция) и ARMA (авторегрессионная интегрированная скользящая средняя), для анализа и прогнозирования временных рядов.

Сглаживание временных рядов также является важной задачей в легком жанре временных интервалов. Сглаживание применяется для удаления случайных колебаний в данных и выделения общей тенденции. Для этого используются методы, такие как экспоненциальное сглаживание и методы простого среднего

Для этого используются методы, такие как экспоненциальное сглаживание и методы простого среднего.

Временной интервал и его выбор являются наиболее важными шагами при анализе и прогнозировании временных рядов в легком жанре. Оптимальный выбор временного интервала зависит от характеристик конкретного временного ряда и поставленной цели анализа или прогнозирования.

Временные ряды в легком жанре часто бывают нестационарные, то есть их характеристики изменяются с течением времени. Для анализа нестационарных временных рядов используются различные методы, такие как модели ARIMA (авторегрессионная интегрированная скользящая средняя) и модель Prophet.

Торговля на Форекс основана на анализе временных рядов и прогнозировании их дальнейшего движения. Информация о временном интервале графика позволяет трейдерам выбирать подходящую стратегию и определить оптимальные моменты для входа и выхода из рынка.

Методы временного ряда и прогнозирования в легком жанре имеют свои особенности и требуют специальной подготовки и обучения не только в области финансов, но и в области анализа временных рядов.

Временной интервал: определение, особенности, примеры — полное объяснение и руководство

Таким образом, особенности временного интервала в легком жанре связаны с его взаимосвязью с другими событиями и положением во времени. Выбор подходящего временного интервала и методов анализа и прогнозирования играет важную роль в достижении успешных результатов в торговле на Форекс и других финансовых рынках.

Средние показатели ряда динамики

Каждый ряд динамики можно рассматривать как некую совокупность n меняющихся во времени показателей, которые можно обобщать в виде средних величин. Такие обобщенные (средние) показатели особенно необходимы при сравнении изменений того или иного показателя в разные периоды, в разных странах и т.д.

Обобщенной характеристикой ряда динамики может служить прежде всего средний уровень ряда. Способ расчета среднего уровня зависит от того, моментный ряд или интервальный (периодный).

В случае интервального ряда его средний уровень определяется по формуле из уровней ряда, т.е.

=
Если имеется моментный ряд, содержащий n уровней (y1, y2, …, yn) с равными промежутками между датами (моментами времени), то такой ряд легко преобразовать в ряд средних величин. При этом показатель (уровень) на начало каждого периода одновременно является показателем на конец предыдущего периода. Тогда средняя величина показателя для каждого периода (промежутка между датами) может быть рассчитана как полусумма значений у на начало и конец периода, т.е. как . Количество таких средних будет . Как указывалось  ранее, для рядов средних величин средний уровень рассчитывается по средней арифметической. Следовательно, можно записать.
После преобразования числителя получаем,

Y1 Yn Yi 

Эта средняя  известна в статистике как средняя хронологическая для моментных рядов. Такое название она получила от слова «cronos» (время, лат.), так как рассчитывается из меняющихся во времени показателей.

В случае неравных промежутков между датами среднюю хронологическую для моментного ряда можно рассчитать как среднюю арифметическую из средних значений уровней на каждую пару моментов, взвешенных по величине расстояний (отрезков времени) между датами, т.е..
В данном случае предполагается, что в промежутках между датами уровни принимали разные значения, и мы из двух известных (yi и yi+1) определяем средние, из которых затем уже рассчитываем общую среднюю для всего анализируемого периода.
Если же предполагается, что каждое значение yi  остается неизменным до следующего (i+1)-го момента, т.е. известна  точная дата изменения уровней, то расчет можно осуществлять по формуле средней арифметической взвешенной:,

Кроме среднего уровня в рядах динамики рассчитываются и другие средние показатели – среднее изменение уровней ряда (базисным и цепным способами), средний темп изменения.

Базисное среднее абсолютное изменение представляет собой частное от деления последнего базисного абсолютного изменения на количество изменений. То есть

Б =

Цепное среднее абсолютное изменение уровней ряда представляет собой частное от деления суммы всех цепных абсолютных изменений на количество изменений, то есть

Ц =

По знаку средних абсолютных изменений также судят о характере изменения явления в среднем: рост, спад или стабильность.

Из следует, что базисное и цепное среднее изменение должны быть равными.

Наряду со средними абсолютным изменением рассчитывается и среднее относительное тоже базисным и цепным способами.

Базисное среднее относительное изменение определяется по формуле

Б==

Цепное среднее относительное изменение определяется по формуле

Ц=

Естественно, базисное и цепное среднее относительное изменения должны быть одинаковыми и сравнением их с критериальным значением 1 делается вывод о характере изменения явления в среднем: рост, спад или стабильность.
Вычитанием 1 из базисного или цепного среднего относительного изменения образуется соответствующий средний темп изменения, по знаку которого также можно судить о характере изменения изучаемого явления, отраженного данным рядом динамики.

Предыдущая лекция…

Световой конус

Одним из важнейших объектов пространства-времени
является световой конус. Что это такое?

Давайте на время представим, трёхмерное пространство-время,
где два измерения — это наши обычные длина и ширина,
а по вертикали отложено время. Как в такой системе будет
выглядеть процесс распространения света?

В нулевой момент времени, когда произошла вспышка,
наше пространство изображено в виде белой горизонтальной плоскости:

Последующие моменты времени показаны прозрачными
белыми плоскостями. Чем больше прошло времени от вспышки,
тем дальше уходит световая волна (красные круги),
а все точки, которые проходит волна в пространстве-времени,
образуют конус (показан жёлтым).

В двухмерном пространстве-времени, показанном на рисунке
синей плоскостью, свет вычерчивает две прямые (или, точнее, полупрямые).
Причём,
если мы будем придерживаться
введённых ранее единиц измерения,
то эти линии будут располагаться под углом
45 градусов. Это и есть точки отстоящие от начала координат
на 0 единиц. А в начале координат, как вы помните, и произошла
вспышка. То есть в терминах пространства-времени
фотоны (частицы света) неподвижны, они не проходят никакого
расстояния и не ощущают хода времени, оно для них просто стоит
на месте.

Здесь надо понимать, что мы говорим о времени фотона,
то есть о времени, которое показывают часы, прикреплённые
к фотону. То же самое касается и расстояния. Кроме того,
фотон покоится именно в терминах пространства-времени. Это
не значит, что он проходит нулевое расстояние или нулевое время.
Это значит только, что интервал между любыми двумя точками,
через которые проходил фотон равен нулю.

Для вас, как для наблюдателя, может казаться, что фотон
вполне успешно преодолевает не равные нулю расстояния и существует
продолжительное время. Но мы вскоре увидим, что измеряемые нами
промежутки времени и пространства зависят от нашей скорости
и не являются универсальными характеристиками движения, каковой
является пространственно-временной интервал.

Виды абсолютных величин и формы их учета

Абсолютные величины, применяемые в статистическом анализе, делятся на два вида:

1. Индивидуальные абсолютные величины.
2. Суммарные абсолютные величины.

Абсолютная величина представляет собой объем или размер изучаемого события или явления, процесса, выраженный в определенных единицах измерения, учитывая конкретные условия места и времени.

Получи помощь с рефератом от ИИ-шки

ИИ ответит за 2 минуты

Индивидуальная абсолютная величина относится к описанию отдельной единицы внутри совокупности.

Суммарная абсолютная величина, в свою очередь, характеризует группу единиц или всю совокупность в целом.

При проведении статистического наблюдения получаются показатели, которые описывают абсолютные размеры или свойства изучаемого явления для каждой единицы наблюдения. Такие показатели называются индивидуальными абсолютными показателями.

Если показатели описывают всю совокупность в целом, то они называются обобщающими абсолютными показателями. Статистические показатели, выраженные в форме абсолютных величин, всегда имеют определенные единицы измерения, натуральные или стоимостные.

Единицы измерения абсолютных величин играют важную роль в оценке характеристик статистических данных. Они могут быть простыми или сложными, отражать различные свойства объектов, которые измеряются. Например, масса груза измеряется в тоннах, что является простой единицей измерения, отражающей только одно свойство. Однако существуют и сложные единицы измерения, такие как тонно-километр или киловатт-час, которые отражают несколько взаимосвязанных свойств.

Существуют три вида единиц измерения абсолютных величин:

1. Натуральные единицы применяются для измерения однородных свойств объектов, таких как штуки, тонны, метры и другие. Однако их недостаток заключается в том, что они не позволяют суммировать разнородные величины.
2. Условно-натуральные единицы измерения применяются к абсолютным величинам с однородными свойствами, но проявляющими их по-разному.
3. Стоимостные единицы измерения выражаются в рублях или другой валюте и представляют собой меру стоимости абсолютной величины. Они позволяют суммировать даже разнородные величины. Однако следует учитывать фактор инфляции, поэтому статистическая наука реализует расчет стоимостных величин в сопоставимых ценах.

Существуют два типа абсолютных величин:

1. Моментные величины.
2. Интервальные величины.

Моментные абсолютные величины представляют уровень изучаемого явления или процесса в определенный момент времени или дату. Например, это может быть количество денег или стоимость основных фондов на первое число месяца.

Интервальные абсолютные величины являются накопленным результатом за определенный период времени или интервал. Например, это может быть зарплата за месяц, квартал или год. Отличительной особенностью интервальных абсолютных величин является то, что их можно суммировать.

Таким образом, моментные абсолютные величины дают представление о состоянии в определенный момент времени, в то время как интервальные абсолютные величины позволяют оценить результаты за определенный период

Это важно учитывать при анализе данных и принятии решений, связанных с изучаемым явлением или процессом

Выбор таймфрейма в зависимости от стиля торговли

На каком таймфрейме лучше торговать? В зависимости от целей трейдера, период таймфрейма может быть выбран совершенно разным.

По классике считается, что начинающие трейдеры начинают с M15 и даже M5. Со временем масштаб увеличивают до H1, H4, D. Но это лишь статистика.

Возможно, что кто-то вообще не торгует, а только инвестирует на долгосрок. В этом случае ему стоит смотреть только дневные и недельные котировки. Его не должны волновать локальные спады и подъёмы.

1. Скальпинг

При скальпинге торговля ведётся на самых коротких таймфреймах M1-M5, поскольку движение, которое забирает скальпер минимально. Буквально пару процентных пунктов. Чаще всего такой принцип торговли используется на Форексе.

2. Дейтрейдеры

При интрадей (торговле внутри дня) берутся маленькие интервалы от M1 до H1. В некоторых случаях дейтрейдеры могут перенести позицию на ночь, если они уверены в своей правоте.

3. Краткосрочные

Немного более длинные варианты для краткосрочных инвесторов. Здесь используют диапазон от H1 до D. Позиция удерживается под выход отчёта, какой-то новости или просто ловля краткосрочных трендов на несколько дней.

4. Долгосрочные

Поскольку позиции открывается надолго, то в рамках одного дня инвестор не выбирает особо точку входа

Как бы он не открыл позицию, в любом случае он рассчитывает заработать очень много в будущем, поэтому ему не важно плюс/минус процент внутри дня

Долгосрочные трейдеры используют таймфреймы самых старших разрядов: D, W, M.

Не существует каких-то универсальных или прибыльных таймфреймов. История рынков знает разных трейдеров, которые делали деньги как на больших периодах, так и на самых маленьких.

Использование свойств даты и времени pandas¶

Примечание

Поскольку многие наборы данных содержат информацию о дате и времени в одном из столбцов, функции ввода pandas, такие как и , могут выполнять преобразование в даты при чтении данных. Для этого используется и список столбцов, которые следует читать как Timestamp:

pd.read_csv("../data/air_quality_no2_long.csv", parse_dates="datetime"])

Чем полезны объекты ? Давайте проиллюстрируем добавленную ценность несколькими примерами.

In : air_quality"datetime".min(), air_quality"datetime".max()
Out: 
(Timestamp('2019-05-07 01:00:00+0000', tz='UTC'),
 Timestamp('2019-06-21 00:00:00+0000', tz='UTC'))

Использование для даты и времени позволяет выполнять вычисления с информацией о дате и делать их сопоставимыми. Следовательно, можно использовать это, чтобы получить длину нашего временного ряда:

In : air_quality"datetime".max() - air_quality"datetime".min()
Out: Timedelta('44 days 23:00:00')

Результатом является объект , аналогичный из стандартной библиотеки Python и определяющий продолжительность времени.

В руководстве пользователя

Различные концепции времени, поддерживаемые pandas, объясняются в разделе руководства пользователя .

Я хочу добавить в DataFrame новый столбец, содержащий только месяц.

In : air_quality = air_quality.dt.month

In : air_quality.head()
Out:
city country datetime location parameter value unit month
0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 6
1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 6
2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 6
3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 6
4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³ 6

Используя объекты Timestamp для дат, pandas предоставляет множество свойств, связанных со временем. Например, month, а еще year, weekofyear, quarter и так далее. Все эти свойства доступны через метод доступа dt.

В руководстве пользователя

Обзор существующих свойств даты приведен в . Более подробно о методе доступа для возврата свойств, подобных дате и времени, объясняется в специальном разделе, посвященном .

Какова средняя концентрация \(NO_2\) в каждый день недели в каждой точке измерения?

In : air_quality.groupby(
….: .dt.weekday, «location»]).mean()
….:
Out:
datetime location
0 BETR801 27.875000
FR04014 24.856250
London Westminster 23.969697
1 BETR801 22.214286
FR04014 30.999359
…
5 FR04014 25.266154
London Westminster 24.977612
6 BETR801 21.896552
FR04014 23.274306
London Westminster 24.859155
Name: value, Length: 21, dtype: float64

Помните подход «разделить-применить-объединить» из урока по сводной статистике? Здесь мы хотим рассчитать заданную статистику (например, среднее \(NO_2\)) для каждого дня недели и для каждой точки измерения. Для группировки по дням недели, мы используем свойство даты и времени weekday (с Monday=0 и Sunday=6) объекта Timestamp, которое также доступно с помощью метода доступа dt. Группировка по местоположению и дням недели может быть выполнена, чтобы разделить расчет среднего значения для каждой из этих комбинаций.

Опасно
Поскольку в этих примерах мы работаем с очень короткими временными рядами, анализ не дает долгосрочного репрезентативного результата!

Понятие рядов динамики (временных рядов)

Одной из важнейших задач статистики является изучение изменений анализируемых показателей во времени, то есть их динамика. Эта задача решается при помощи анализа рядов динамики (временных рядов).

Ряд динамики (или временной ряд) – это числовые значения определенного статистического показателя в последовательные моменты или периоды времени (т.е. расположенные в хронологическом порядке).

Числовые значения того или иного статистического показателя, составляющего ряд динамики, называют уровнями ряда и обычно обозначают буквой y. Первый член ряда y₁ называют начальным или базисным уровнем, а последний y_n – конечным. Моменты или периоды времени, к которым относятся уровни, обозначают через t.

Ряды динамики, как правило, представляют в виде или , причем по оси абсцисс строится шкала времени t, а по оси ординат – шкала уровней ряда y.

Пример ряда динамики

Таблица. Число жителей России в 2004-2009 гг. в млн.чел, на 1 января

График ряда динамики числа жителей России в 2004-2009 гг. в млн.чел, на 1 января

Данные и наглядно иллюстрируют ежегодное снижение числа жителей России в 2004-2009 годах.

Что такое таймфрейм простыми словами

Таймфрейм (time-frame) или торговый период — это временная шкала для отображение биржевых котировок (баров, японских свечей, линейного графика).

Большинство трейдеров смотрят график в виде японских свечей. Одна свеча показывает изменение биржевых котировок за выбранный период в таймфреме. Например, если выбран период H1, то одна свеча содержит в себе изменения за один час.

Новички ошибочно думают, что таймфрейм показывает весь график за выбранный период. Например, дневной график показывает движение цены внутри дня. Это заблуждение. Период определяет данные одной свечи.

Изменять таймфрейм можно в торговом терминале. Классическими варианты торговых периодов являются:

Чем больше период таймфрейма, тем больше видимая часть котировок доступна для просмотра. Например, часовой график:

На четырехчасовом участок выше будет выглядеть лишь небольшой частью графика:

Маленькие таймфреймы позволяют посмотреть движение цены внутри дня, но ничего не говорят о глобальном тренде. Чтобы посмотреть картину в целом, необходимо использовать крупные периоды: D, W, M.

Преимущества использования временного диапазона

1. Улучшение эффективности работы

Использование временного диапазона позволяет управлять и оптимизировать распределением времени. Это может быть полезно для организации рабочих процессов и повышения производительности. Он помогает сотрудникам лучше планировать свою работу, устанавливать приоритеты и соблюдать дедлайны.

2. Гибкость в установлении временных ограничений

Временный диапазон позволяет устанавливать временные ограничения для различных задач и операций. Он может быть полезен при управлении сроками выполнения проектов или установлении временных рамок для определенных задач. Это дает возможность лучше контролировать процессы и распределять ресурсы.

3. Улучшение точности прогнозирования

Временной диапазон позволяет учитывать фактор времени при прогнозировании и планировании. Он помогает предсказывать возможные сложности и задержки, связанные с ограничением времени, и принимать соответствующие меры заранее. Это позволяет снизить вероятность несоответствия сроков и неудачного выполнения задач.

4. Улучшение координации и согласованности

Использование временного диапазона способствует лучшей координации и согласованности в работе. Четко определенные временные рамки помогают сотрудникам знать, когда они должны начать и завершить свои задачи. Это улучшает коммуникацию и сотрудничество внутри команды или организации.

5. Рациональное использование времени

Временной диапазон помогает сотрудникам и руководителям более рационально использовать время. Он помогает избежать переключения между различными задачами или откладывания их на потом, так как устанавливает четкие временные рамки. Это может способствовать повышению эффективности работы и увеличению успеха в достижении поставленных целей.

6. Повышение уровня ответственности

Использование временного диапазона помогает повысить уровень ответственности сотрудников. Четкие сроки и ограничения времени мотивируют сотрудников к более организованной и целенаправленной работе. Они становятся более ответственными за свои действия и прилагают больше усилий для достижения поставленных целей в отведенные сроки.

Временной диапазон имеет множество преимуществ и может быть полезным инструментом для эффективной работы и достижения поставленных целей. Он помогает улучшить управление временем, снизить риски и повысить производительность.

Расшифровка диапазонов детекторов

Ну что же, мы попытались простыми словами объяснить, что означают диапазоны радар детекторов в России. Не упомянули только, что их обозначают латинскими буквами. Например, К диапазон радар детектора или Х (икс), L, Ka и т.д.

Рассмотрим, что означает К диапазон на антирадаре, к слову, сегодня он самый популярный и востребованный по всему миру! Был введен в США аж в 1976 году и до сих пор актуален! Не путать с Ка!

Итак, это радиочастотный диапазон, в котором работают полицейские радары «Визир», «Искра», «Беркут». Его несущая частота – 24150 МГц, а широта пропускания 100 МГц в обе стороны. Приборы, функционирующие в рамках данного радиоволнового спектра, компактные и обладают высокой дальностью обнаружения.

Диапазон X на антирадаре сегодня считается устаревшим, поэтому полицейской техники, отправляющей в эфир радиоволны в рамках данного спектра, почти не осталось. Слишком медленно она работает, а зона фиксации начинается, практически, лоб в лоб.

Его несущая частота – 10525 МГц. Продуцирует огромное число помех, поскольку в данном интервале работает много видов бытового и индустриального оборудования. Это значит, радар детектор на диапазоне Х выдает много ложных срабатываний, что безумно неудобно. Однако, отключать его на антирадаре мы, пока, не советуем. Мало ли какими «динозаврами» до сих пор пользуются гаишники в российской глубинке!

Далее, рассмотрим, что значит диапазон Ка на антирадаре – это пока редкий для России интервал, с несущей частотой 34700 МГц и широтой пропускания аж в 1300 МГц в обе стороны. Ка — сравнительно новый, на нем работают сверхточные современные радарные комплексы. У них очень высокая скорость работы, поэтому водители даже не всегда успевают оперативно снизить скорость. В России такое оборудование уже встречается, но, пока, не часто.

Диапазон Ka на антирадаре ни в коем случае не следует путать с К. Обозначения букв, конечно похожи, но это абсолютно разные интервалы электромагнитного спектра, поэтому в детекторе они должны быть включены оба (выглядят, как К и Ка).

Интересный факт! В Финляндии 95% всех полицейских пеленгаторов работают в Ка диапазоне.

Как и Ка — это еще один редкий интервал частот, в основном используемый европейскими гаишниками. Встречается, кстати, в Украине и Беларуси. Его несущая частота – 13450 МГц, и в ее же пределах работает спутниковое ТВ. Соответственно – много помех и ложных срабатываний.

Это диапазон, который защищает пользовательские радар детекторы от специальных полицейских пеленгаторов, которые их «ловят». Распространены в странах, где любые антирадары, даже пассивные, запрещены для использования гражданскими лицами.

Laser

Это режим для детектирования лазерных дальнометров и фиксаторов скорости (лидары). Последние хорошо работают только в солнечную ясную погоду, поэтому не слишком распространены в гаишной среде. Зато сверхскорость распространения лазерного луча не оставляет автовладельцам никакого шанса успеть сбавить скорость. Если превышение засекли лидаром, штраф обеспечен.

Режим POP

На антирадаре это не совсем диапазон, как, например, К или Ка, но мы рассмотрим, на что он срабатывает. По сути, это режим работы детектора, в котором он «ловит» полицейские пеленгаторы, функционирующие на короткоимпульсной основе. То есть, они не посылают устойчивый радиосигнал, «поймать» который для современного антирадара, проще пареной репы, а отправляют в эфир серию быстрых модулированных импульсов. Многие дешевые пользовательские детекторы их не распознают, принимая за ложные помехи. Однако качественные устройства, при условии активации режима, отлично их фиксируют.

Также существует режим Instant On – это то же самое, что и POP, только для устройств, функционирующих в диапазоне Х.

На этом мы заканчиваем публикацию. Если углубиться в тему, придется упомянуть другие диапазоны и режимы, однако для России и стран СНГ они не актуальны. Мы не станем забивать вам голову ненужной информацией.

Итак, теперь вы знаете, что такое диапазоны Ка, К (Кей), Х (икс) на антирадаре. Подчеркнем – эти три являются основными для России, убедитесь, что они включены на вашем устройстве. Также отметьте режимы POP, Instant-On и L (laser), и можете ездить спокойно! Вы защищены надежно!

Источник

Определение временного интервала:

В форексе временные интервалы играют важную роль при анализе нестационарных временных рядов. Временной интервал определяется как тип временной сетки, который характеризует длительность временного отрезка, в течение которого происходят события или наблюдается изменение некоторой переменной.

Выбор оптимального временного интервала для анализа финансовых данных на рынке форекс влияет на точность прогноза и успешность торговли. Различные виды временных интервалов подходят для разных видов анализа и разных жанров торговли.

Можете ли вы дать подробное объяснение особенностей временных интервалов?

Особенности временных интервалов включают в себя возможность измерения продолжительности в различных единицах измерения времени (например, секунды, минуты, часы, дни и т. д.), возможность точно определить начало и конец интервала, а также его длительность. Временные интервалы также могут быть непрерывными или дискретными в зависимости от характера измерения времени.

Существуют различные методы выбора временных интервалов, такие как методы экспоненциального сглаживания и методы на основе статистической теории временных рядов, такие как ARMA и ARIMA модели. Для выбора оптимального временного интервала можно использовать такие характеристики, как коррелограммы (ACF, PACF), а также модели прогнозирования, такие как Prophet.

Временной интервал может быть выражен в различных единицах, включая секунды, минуты, часы, дни, недели, месяцы и годы. Каждый тип временного интервала имеет свои особенности и связь событий и изменений в пространственно-временном порядке.

Временные интервалы также могут быть связаны с теорией относительности и гипотезой инвариантности света, которые пытаются объяснить взаимосвязь между временем, пространством и событиями.

В общем случае, выбор временного интервала требует учета особенностей временного ряда и цели анализа

Важно выбрать интервал таким образом, чтобы он был достаточно долгим, чтобы обнаружить тренды и сезонные колебания, но в то же время достаточно коротким, чтобы избежать потери важной информации и сохранить его легкую интерпретацию

Какие основные характеристики временного интервала?

Основными характеристиками временного интервала являются его продолжительность, начальный и конечный моменты, а также его границы.

Временные интервалы имеют важное значение во многих областях, где анализ временных данных используется для прогнозирования и принятия решений. Как правило, чем лучше соотношение временных интервалов к особенностям временного ряда, тем более точные и надежные модели прогнозирования можно разработать

Временные ряды

Процессы, перспективы которых необходимо предсказывать, чаще всего описываются временными рядами, то есть последовательностью значений некоторых величин, полученных в определенные моменты времени. Временной ряд включает в себя два обязательных элемента — отметку времени и значение показателя ряда, полученное тем или иным способом и соответствующее указанной отметке времени.

Временные ряды различаются способом определения значения, временным шагом, памятью и стационарностью. В зависимости от способа определения значений временного ряда они делятся на

• интервальные временные ряды
• моментные временные ряды

Интервальный временной ряд

Интервальный временной ряд представляет собой последовательность, в которой уровень явления (значение временного ряда) относят к результату, накопленному или вновь произведенному за определенный интервал времени. Интервальным, например, является временной ряд показателя выпуска продукции предприятием за неделю, месяц или год; объем воды, сброшенной гидроэлектростанцией за час, день, месяц; объем электроэнергии, произведенной за час, день, месяц и другие.

Моментный временной ряд

Если же значение временного ряда характеризует изучаемое явление в конкретный момент времени, то совокупность таких значений образует моментный временной ряд. Примерами моментных рядов являются последовательности финансовых индексов, рыночных цен; физические показатели, такие как температура окружающего воздуха, влажность, давление, измеренные в конкретные моменты времени, и другие.

В зависимости от частоты определения значений временного ряда, они делятся на

• равноотстоящие временные ряды
• неравноотстоящие временные ряды

Равноотстоящие временные ряды

Равноотстоящие временные ряды формируются при исследовании и фиксации значений процесса в следующие друг за другом равные интервалы времени. Большинство физических процессов описываются при помощи равноотстоящих временных рядов.

Неравноотстоящие временные ряды

Неравноотстоящими временными рядами называются те ряды, для которых принцип равенства интервалов фиксации значений не выполняется. К таким рядам относятся, например, все биржевые индексы в связи с тем, что их значения определяются лишь в рабочие дни недели.

В зависимости от характера описываемого процесса временные ряды разделяются на

• временные ряды длинной памяти
• временные ряды короткой памяти

Временные ряды короткой памяти

Ко временным рядам с короткой памятью относят временные ряды, автокорреляционная функция которых убывает быстро. Скорость потока транспорта по дорогам, а также многие физические процессы, такие как потребление электроэнергии, температура воздуха, относятся к временным рядам с длинной памятью. К временным рядам с короткой памятью относятся, например, временные ряды биржевых индексов.

Дополнительно временные ряды принято разделять на

нестационарные временные ряды

Стационарные временные ряды

Стационарным временным рядом называется такой ряд, который остается в равновесии относительно постоянного среднего уровня.

Временной интервал в легком жанре

Временные ряды могут быть стационарными или нестационарными. Для стационарных рядов характерна временная инвариантность — их свойства не зависят от выбранного временного интервала. Нестационарные ряды, наоборот, проявляют изменения свойств со временем и требуют специальной обработки.

В легком жанре анализа временных рядов наиболее распространенными моделями для прогноза являются ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average), SARIMA (Seasonal ARIMA) и Prophet. Для выбора оптимального временного интервала можно использовать такие методы, как ACF (Autocorrelation Function), PACF (Partial Autocorrelation Function) и CCF (Cross-Correlation Function).

ACF и PACF позволяют определить тип ряда и его параметры для моделей ARIMA. CCF используется для анализа связи между двумя рядами. Например, в форекс-трейдинге можно использовать CCF для анализа связи между курсами разных валют.

Для выбора временного интервала можно использовать конус временного интервала (timeframe cone). Он показывает, насколько далеко в прошлое и будущее нужно смотреть для предсказания событий. Выбор оптимального временного интервала требует тщательного анализа и учета особенностей анализируемого ряда.

Временная инвариантность является одной из общих характеристик временных интервалов. Она означает, что свойства ряда остаются неизменными при изменении временного интервала. Это свойство позволяет строить модели и делать прогнозы, не зависящие от выбора временного интервала.

Какими примерами можно проиллюстрировать временные интервалы?

Примерами временных интервалов могут быть: день, неделя, месяц, год, десятилетие, столетие и т. д. Также можно привести более конкретные примеры, например, временной интервал между двумя событиями, как время, потраченное на прогулку, время, затраченное на выполнение задачи и т. д.

Светлана белые кроссовки

В резюме, для анализа временных рядов в легком жанре, важно выбирать оптимальный временной интервал. Стационарные ряды подходят для применения моделей ARIMA и Prophet, в то время как нестационарные ряды требуют специальной обработки с использованием методов сглаживания и преобразования

Временной интервал играет важную роль в анализе временных рядов и предсказании событий. Выбор оптимального временного интервала требует учета характеристик ряда, его типа и особенностей

Важно помнить о временной инвариантности и общей идее легкого жанра анализа временных рядов — применить подход, который лучше всего подходит для конкретного случая