Equity Forecasting

Problem.

Eine belastbare kurzfristige Punktprognose aus einer verrauschten, nicht-stationären Finanzzeitreihe zu bauen, ist ein Lehrbuchproblem mit viel Folklore drumherum. Die meisten öffentlichen Beispiele überspringen die Stationaritätstests, überspringen die Residuen-Diagnostik und berichten zu einem einzigen 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, Series-Plot über die volle Stichprobe und STL-Decomposition-Strengths.
• 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 registriert über ein MODEL_REGISTRY-Pattern. 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 Series-Fixture, R-CMD-check-CI-Matrix über mehrere R-Versionen, lintr-Config gated CI.

Warum dieses Setup wichtig ist.

Finanzzeitreihen scheitern still. Ein Modell mit gutem RMSE auf den Trainingsdaten kann auf der Residuen-Ebene leise kaputt sein (Autokorrelation in den Residuen heißt, das Modell hat die Struktur nicht erfasst), und man merkt es erst, wenn die Live-Daten anfangen, sich schlecht zu benehmen. 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 ist die architektonische Entscheidung, die die Pipeline tatsächlich wiederverwendbar macht. 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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                                   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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