Equity Forecasting

Problem.

Eine belastbare kurzfristige Punktprognose aus einer verrauschten, nicht-stationären Finanzzeitreihe zu erstellen, ist ein Lehrbuchproblem mit vielen ungeprüften Annahmen. Die meisten öffentlichen Beispiele überspringen die Stationaritätstests, überspringen die Residuen-Diagnostik und berichten über ein einziges Modell. Dieses Projekt baut die End-to-End-Pipeline ordentlich: laden, validieren, diagnostizieren, transformieren, Kandidaten fitten, evaluieren, berichten.

Das eingecheckte Arbeitsbeispiel nutzt 5.124 Tagesbeobachtungen von NYSE-Ticker A von Dezember 1999 bis Mai 2023, mit Schlusskursen zwischen 7,76 USD und 113,70 USD.

Mein Beitrag.

Eigenständig, end-to-end:

• Schema-Validierung beim Daten-Load. Erwartete Spalten, Typen und chronologische Reihenfolge an der Grenze erzwungen.
• EDA: Verteilungs-Summary, Quantile, Zeitreihen-Plot über die gesamte Stichprobe und Stärkemaße der STL-Zerlegung.
• Transformationen: optionaler Log, Differencing ganzzahliger Ordnung, alles konfigurierbar.
• Stationaritätstests. ADF und KPSS in eine einzige Entscheidungsregel überführt, statt jeden isoliert zu fahren und sich widersprechende Verdikte zu erhalten.
• Modell-Kandidaten über ein MODEL_REGISTRY-Pattern registriert. ARIMA, saisonales ARIMA per auto.arima, ETS, naive Baseline. Neue Kandidaten lassen sich registrieren, indem man eine einzige Funktion hinzufügt, statt die Pipeline anzufassen.
• Residuen-Diagnostik. Ljung-Box auf Autokorrelation, Shapiro-Wilk auf Normalität, Mittelwert- und Varianz-Checks im Summary.
• Forecast-Evaluation gegen die naive Baseline als Untergrenze. RMSE, MAE, MAPE.
• testthat-Suite mit synthetischer Zeitreihen-Fixture, R-CMD-check-CI-Matrix über mehrere R-Versionen, lintr-Config als CI-Gate.

Warum dieses Setup wichtig ist.

Prognosemodelle für Finanzzeitreihen können versagen, ohne dass ein Fehler sichtbar wird. Ein Modell mit gutem RMSE auf den Trainingsdaten kann trotzdem fehlerhafte Residuen haben (Autokorrelation in den Residuen heißt, das Modell hat die Struktur nicht erfasst), und das Problem zeigt sich erst, wenn Prognosen auf Live-Daten danebenliegen. Der Ljung-Box- plus Shapiro-Wilk-Check auf der Residuen-Stufe ist die Diagnostik, die das abfängt, bevor man die Prognose ausliefert.

Das MODEL_REGISTRY-Pattern macht die Pipeline wiederverwendbar. Einen neuen Kandidaten hinzufügen (Prophet, TBATS, neuronaler State Space) ist ein einziger Registrierungsaufruf. Der Evaluation-, Diagnostik- und Reporting-Code ändert sich nicht.

Architektur.

data-raw/A.csv
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   v
load_share_prices -> validate -> to_ts (daily freq, chronological)
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                                         v
                                   eda + STL decomposition
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                                         v
                       transform (log, difference) if needed
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                                         v
                       stationarity (ADF + KPSS combined verdict)
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                                         v
                       MODEL_REGISTRY = {arima, sarima, ets, naive}
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                                         v
                          fit each on train, forecast horizon
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                                         v
                       diagnostics (Ljung-Box, Shapiro-Wilk)
                                         |
                                         v
                       evaluate vs naive baseline (RMSE, MAE, MAPE)

Stack.

R · forecast · tseries · ggplot2 · lubridate · testthat · lintr · GitHub Actions (R-CMD-check-CI-Matrix über mehrere R-Versionen)

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