资金流入流出预测—时间序列规则

2024-01-24 02:58
文章标签 时间 规则 预测 序列 资金 流出 流入

本文主要是介绍资金流入流出预测—时间序列规则，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

资金流入流出预测—时间序列规则

选择特征

可以用简单的统计量来作为特征，从中提取出有用的信息

  • 中位数：按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数，较为稳健
  • 均值：当分布较符合正态分布时，可以较好的代表整体特征
  • 临近数据：离待测数据越近的数据对其影响越大

基于周期因子的时间序列预测

支付数据、客流量数据、交通数据等时间序列通常都具有明显的周期性。当判断出时间序列的周期性后，就需要确定周期的长度（一周或一个月）和组成一个周期的元素（周一到周日、1日至31日），然后结合STL分解 (Seasonal and Trend decomposition using Loess) 观察周期变化。但是上述过程没有考虑到节假日、突发事件等情况造成的影响。

基本规则法（baseline）

假设给定下面的数据，任务是根据前三周的数据预测第四周每天的客流量。

周一周二周三周四周五周六周日周均值
第一周20107050250200100100
第二周261866501801408080
第三周1586760270160120100

在这里插入图片描述
从图中可以明显地看到周一到周日的周期波动。预测的核心任务就是尽可能准确的提取这种周期。

STEP 1：获得周期因子

  • 方式1：每天的数据除以周均值 ，然后按列取中位数

    在这里插入图片描述

  • 方式2：季节指数的计算方式，获得每日（星期几）均值，再除以整体均值

在这里插入图片描述
STEP 2：获得base

做预测时，只要将周期因子乘以base，就可以得到下一周的预测。例如，取最后一周的平均客流量100作为base，得到如下结果：

在这里插入图片描述
预测下个月每一天的情况：

如果想预测下个月每天的客流量情况，需要提取以月为周期的因子，具体可以采用如下方式：

  • 获得每日（1号-31号）均值
  • 统计每日（周一至周日）的频次
  • 基于星期周期因子获得加权均值
  • 根据因子和每日均值进行预测

针对周期因子的优化

按列提取中位数是一种简单而有效的提取周期因子的方法。中位数具有鲁棒性，不受极端值的影响。但中位数损失了很多信息。在实践中，可以在此基础上进一步优化，比如可以提取一个均值和一个中位数，然后将均值和中位数融合。融合的比例按照测试集的表现来确定。也可以根据与预测周的时间距离来赋予不同的权重。

针对base的优化

直接用最后一周的平均客流量作为base并不一定是最好的方法，也许最后三天或最后五天的均值能更好的反映最新的情况。但是，直接对最后三天客流量取均值的做法并不合适（最后三天是周末，这样取的base会偏大）。需要去掉周期性因素后，再取平均。具体公式如下：
去 周 期 以 后 的 客 流 量 = 客 流 量 / 周 期 因 子 去周期以后的客流量 = 客流量 / 周期因子 去周期以后的客流量=客流量/周期因子
在这里插入图片描述
然后就可以取最后三天的平均， ( 108 + 91.4 + 120 ) / 3 = 106.5 (108+91.4+120)/3=106.5 (108+91.4+120)/3=106.5，作为base。具体取多少天的值，也要通过测试集的表现来确定，也可以按某些函数形式来给每天赋予不同的权重。

其他影响因素

如天气、温度等，针对这些影响因素，可以提取残差，然后用残差训练一个关于这些因素的模型（推荐使用xgboost）。

代码实现

导入库函数：

import pandas as pd 
import sklearn as skr
import numpy as np
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings 
from dateutil.relativedelta import relativedelta
warnings.filterwarnings('ignore')

数据预处理：

## 加载balance data
def load_data(path: str = 'user_balance_table.csv')->pd.DataFrame:data_balance = pd.read_csv(path)data_balance = add_timestamp(data_balance)return data_balance.reset_index(drop=True)## 添加时间戳
def add_timestamp(data: pd.DataFrame, time_index: str = 'report_date')->pd.DataFrame:data_balance = data.copy()data_balance['date'] = pd.to_datetime(data_balance[time_index], format= "%Y%m%d")data_balance['day'] = data_balance['date'].dt.daydata_balance['month'] = data_balance['date'].dt.monthdata_balance['year'] = data_balance['date'].dt.yeardata_balance['week'] = data_balance['date'].dt.weekdata_balance['weekday'] = data_balance['date'].dt.weekdayreturn data_balance.reset_index(drop=True)## 计算每天的申购总额及赎回总额(2014-03-31之后的)
def get_total_balance(data: pd.DataFrame, date: str = '2014-03-31')->pd.DataFrame:df_tmp = data.copy()df_tmp = df_tmp.groupby(['date'])['total_purchase_amt','total_redeem_amt'].sum()df_tmp.reset_index(inplace=True)return df_tmp[(df_tmp['date']>= date)].reset_index(drop=True)## 生成测试数据
def generate_test_data(data: pd.DataFrame)->pd.DataFrame:total_balance = data.copy()start = datetime.datetime(2014,9,1)testdata = []while start != datetime.datetime(2014,10,15):temp = [start, np.nan, np.nan]testdata.append(temp)start += datetime.timedelta(days = 1)testdata = pd.DataFrame(testdata)testdata.columns = total_balance.columnstotal_balance = pd.concat([total_balance, testdata], axis = 0)total_balance = total_balance.reset_index(drop=True)return total_balance.reset_index(drop=True)## 读取用户信息
def load_user_information(path: str = 'user_profile_table.csv')->pd.DataFrame:return pd.read_csv(path)

## 载入数据 
balance_data = load_data('Dataset/user_balance_table.csv')
balance_data = add_timestamp(balance_data)
total_balance = get_total_balance(balance_data, date = '2014-03-01')
total_balance = generate_test_data(total_balance)
total_balance = add_timestamp(total_balance, 'date')## 创建数据的深层拷贝
data = total_balance.copy() # 2014-03-01到2014-10-14

生成时间序列规则：

## 定义生成时间序列规则预测结果的方法
def generate_base(df: pd.DataFrame, month_index: int)->pd.DataFrame:  # 根据2014-03-01到month_index时间段生成base# 选中固定时间段的数据集total_balance = df.copy()total_balance = total_balance[['date','total_purchase_amt','total_redeem_amt']]s1 = '2014-'+str(month_index)+'-01'total_balance = total_balance[(total_balance['date'] >= '2014-03-01') & (total_balance['date'] < s1)]# total_balance是2014-03-01到2014-month_index-01的申购赎回总额# 加入时间戳total_balance['weekday'] = total_balance['date'].dt.weekday # 星期几total_balance['day'] = total_balance['date'].dt.day # 日total_balance['week'] = total_balance['date'].dt.week # 第几周total_balance['month'] = total_balance['date'].dt.month # 月# 统计周期因子 (获得每日（工作日或周末）均值，再除以整体均值)mean_of_each_weekday = total_balance[['weekday']+['total_purchase_amt','total_redeem_amt']].groupby('weekday',as_index=False).mean()# 计算星期一到星期日的申购赎回总额的平均值for name in ['total_purchase_amt','total_redeem_amt']:mean_of_each_weekday = mean_of_each_weekday.rename(columns={name: name+'_weekdaymean'}) # 重命名列名mean_of_each_weekday['total_purchase_amt_weekdaymean'] /= np.mean(total_balance['total_purchase_amt'])mean_of_each_weekday['total_redeem_amt_weekdaymean'] /= np.mean(total_balance['total_redeem_amt']) # 周一到周日的均值/所有天的均值# 合并统计结果到原数据集total_balance = pd.merge(total_balance, mean_of_each_weekday, on='weekday', how='left') # 左连接# 分别统计周一到周日在(1~31)号出现的频次weekday_count = total_balance[['day','weekday','date']].groupby(['day','weekday'],as_index=False).count()weekday_count = pd.merge(weekday_count, mean_of_each_weekday, on='weekday')# 依据频次对周期因子total_purchase/redeem_amt_weekdaymean进行加权，获得日期因子# 日期因子 = 周期因子*（周一到周日在(1~31)号出现的次数/共有几个月）weekday_count['total_purchase_amt_weekdaymean'] *= weekday_count['date']   / len(np.unique(total_balance['month']))weekday_count['total_redeem_amt_weekdaymean'] *= weekday_count['date']  / len(np.unique(total_balance['month']))day_rate = weekday_count.drop(['weekday','date'],axis=1).groupby('day',as_index=False).sum()# 将训练集中所有日期的均值剔除日期残差得到base# 1~31号的申购赎回总额/日期因子day_mean = total_balance[['day'] + ['total_purchase_amt','total_redeem_amt']].groupby('day',as_index=False).mean()day_pre = pd.merge(day_mean, day_rate, on='day', how='left')day_pre['total_purchase_amt'] /= day_pre['total_purchase_amt_weekdaymean']day_pre['total_redeem_amt'] /= day_pre['total_redeem_amt_weekdaymean'] # 生成测试集数据for index, row in day_pre.iterrows():if month_index in (2,4,6,9) and row['day'] == 31: # 小月没有31号breakday_pre.loc[index, 'date'] = datetime.datetime(2014, month_index, int(row['day'])) # 添加日期列# 基于base与周期因子获得最后的预测结果day_pre['weekday'] = day_pre.date.dt.weekdayday_pre = day_pre[['date','weekday']+['total_purchase_amt','total_redeem_amt']]day_pre = pd.merge(day_pre, mean_of_each_weekday,on='weekday')day_pre['total_purchase_amt'] *= day_pre['total_purchase_amt_weekdaymean'] # baee*周期因子day_pre['total_redeem_amt'] *= day_pre['total_redeem_amt_weekdaymean']day_pre = day_pre.sort_values('date')[['date']+['total_purchase_amt','total_redeem_amt']]return day_pre

生成预测结果：

## 生成预测结果（以及残差）base_list = []
for i in range(4, 10):base_list.append(generate_base(data, i).reset_index(drop=True))base = pd.concat(base_list).reset_index(drop=True)
for i in ['total_purchase_amt','total_redeem_amt']:base = base.rename(columns={i: i+'_base'})data = pd.merge(data.reset_index(drop=True), base.reset_index(drop=True), on='date', how='left').reset_index(drop=True)data['purchase_residual'] = data['total_purchase_amt'] / data['total_purchase_amt_base']data['redeem_residual'] = data['total_redeem_amt'] / data['total_redeem_amt_base'] # 真实值/预测值

结果可视化：

画出预测申购总额和真实申购总额的图像：

## 画出预测申购总额和真实申购总额的图像
real = total_balance[('2014-04-01' <= total_balance['date']) & (total_balance['date'] <= '2014-10-14' )][['date','total_purchase_amt','total_redeem_amt']].reset_index(drop=True)
fig = plt.figure(figsize=(20,6))
plt.plot(base['date'],base['total_purchase_amt_base'] )
plt.plot(real['date'],real['total_purchase_amt'])  
plt.legend(['predict_total_purchase_amt','total_purchase_amt']) 
plt.xlabel("Time")
plt.ylabel("Amount")
plt.show()

在这里插入图片描述
画出预测赎回总额和真实赎回总额的图像：

## 画出预测赎回总额和真实赎回总额的图像
fig = plt.figure(figsize=(20,6))
plt.plot(base['date'],base['total_redeem_amt_base'])
plt.plot(real['date'],real['total_redeem_amt'])  
plt.legend(['predict_total_redeem_amt','total_redeem_amt']) 
plt.xlabel("Time")
plt.ylabel("Amount")
plt.show()

在这里插入图片描述
画出残差的图像：

## 画出残差图像
fig = plt.figure(figsize=(20,6))
plt.plot(data['date'],data['purchase_residual'])
plt.plot(data['date'],data['redeem_residual'])
plt.legend(['purchase_residual','redeem_residual']) 
plt.xlabel("Time")
plt.ylabel("residual")
plt.show()

在这里插入图片描述
可以看出，基于周期因子的时间序列预测较好的拟合了申购、赎回总额的波动趋势。

参考文章：
时间序列规则法快速入门

这篇关于资金流入流出预测—时间序列规则的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/638350。

相关文章

Golang如何对cron进行二次封装实现指定时间执行定时任务

Golang如何对cron进行二次封装实现指定时间执行定时任务

《Golang如何对cron进行二次封装实现指定时间执行定时任务》：本文主要介绍Golang如何对cron进行二次封装实现指定时间执行定时任务问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误... 目录背景cron库下载代码示例【1】结构体定义【2】定时任务开启【3】使用示例【4】控制台输出总结背景
阅读更多...
Redis分片集群、数据读写规则问题小结

Redis分片集群、数据读写规则问题小结

《Redis分片集群、数据读写规则问题小结》本文介绍了Redis分片集群的原理,通过数据分片和哈希槽机制解决单机内存限制与写瓶颈问题,实现分布式存储和高并发处理,但存在通信开销大、维护复杂及对事务支持... 目录一、分片集群解android决的问题二、分片集群图解 分片集群特征如何解决的上述问题？（与哨兵模
阅读更多...
C++ 函数 strftime 和时间格式示例详解

C++ 函数 strftime 和时间格式示例详解

《C++函数strftime和时间格式示例详解》strftime是C/C++标准库中用于格式化日期和时间的函数,定义在ctime头文件中,它将tm结构体中的时间信息转换为指定格式的字符串,是处理... 目录C++ 函数 strftipythonme 详解一、函数原型二、功能描述三、格式字符串说明四、返回值五
阅读更多...
从基础到进阶详解Pandas时间数据处理指南

从基础到进阶详解Pandas时间数据处理指南

《从基础到进阶详解Pandas时间数据处理指南》Pandas构建了完整的时间数据处理生态,核心由四个基础类构成,Timestamp,DatetimeIndex,Period和Timedelta,下面我... 目录1. 时间数据类型与基础操作1.1 核心时间对象体系1.2 时间数据生成技巧2. 时间索引与数据
阅读更多...
C++作用域和标识符查找规则详解

C++作用域和标识符查找规则详解

《C++作用域和标识符查找规则详解》在C++中,作用域（Scope）和标识符查找（IdentifierLookup）是理解代码行为的重要概念,本文将详细介绍这些规则,并通过实例来说明它们的工作原理,需... 目录作用域标识符查找规则1. 普通查找（Ordinary Lookup）2. 限定查找（Qualif
阅读更多...
Nginx Location映射规则总结归纳与最佳实践

Nginx Location映射规则总结归纳与最佳实践

《NginxLocation映射规则总结归纳与最佳实践》Nginx的location指令是配置请求路由的核心机制,其匹配规则直接影响请求的处理流程,下面给大家介绍NginxLocation映射规则... 目录一、Location匹配规则与优先级1. 匹配模式2. 优先级顺序3. 匹配示例二、Proxy_pa
阅读更多...
利用Python实现时间序列动量策略

利用Python实现时间序列动量策略

《利用Python实现时间序列动量策略》时间序列动量策略作为量化交易领域中最为持久且被深入研究的策略类型之一,其核心理念相对简明：对于显示上升趋势的资产建立多头头寸,对于呈现下降趋势的资产建立空头头寸... 目录引言传统策略面临的风险管理挑战波动率调整机制：实现风险标准化策略实施的技术细节波动率调整的战略价
阅读更多...
Nginx路由匹配规则及优先级详解

Nginx路由匹配规则及优先级详解

《Nginx路由匹配规则及优先级详解》Nginx作为一个高性能的Web服务器和反向代理服务器,广泛用于负载均衡、请求转发等场景,在配置Nginx时,路由匹配规则是非常重要的概念,本文将详细介绍Ngin... 目录引言一、 Nginx的路由匹配规则概述二、 Nginx的路由匹配规则类型2.1 精确匹配（=）2
阅读更多...
Python日期和时间完全指南与实战

Python日期和时间完全指南与实战

《Python日期和时间完全指南与实战》在软件开发领域,‌日期时间处理‌是贯穿系统设计全生命周期的重要基础能力,本文将深入解析Python日期时间的‌七大核心模块‌,通过‌企业级代码案例‌揭示最佳实践... 目录一、背景与核心价值二、核心模块详解与实战2.1 datetime模块四剑客2.2 时区处理黄金法
阅读更多...
macOS Sequoia 15.5 发布: 改进邮件和屏幕使用时间功能

macOS Sequoia 15.5 发布: 改进邮件和屏幕使用时间功能

《macOSSequoia15.5发布:改进邮件和屏幕使用时间功能》经过常规Beta测试后，新的macOSSequoia15.5现已公开发布，但重要的新功能将被保留到WWDC和... MACOS Sequoia 15.5 正式发布！本次更新为 Mac 用户带来了一系列功能强化、错误修复和安全性提升，进一步增
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2