如何在时间序列数据中找到最近的点

Question

我需要从图表中的特定点计算时间序列图表中最近的dataPoint

我显然不能使用d = sqrt（x * x + y * y），因为我的x轴是时间序列，所以有一个方程式，我将距离和时间加在一起（x，y需要）是没有意义的有相同的单位）。此外，它看起来似乎是正确的，但它仍然取决于x轴的规模。

那么我可以使用哪种最佳逻辑来找到最近的点？

我可以想到使用x的二次形式（即时间），因为我的最终函数可以是ne f（x * x，y），但它只是一个主观方程式。

有没有人对此有更好，更合乎逻辑的方法。如果有一种直观的逻辑方法，我会喜欢它。如果有一个复杂的模型，我仍然想知道并探索它。

由于

修改

提供背景：我正在投票给人们预测4月股票价格的位置（他们必须提到预期价格的确切日期）......我如何衡量他们的表现？

Answer 1

一种直观的方法是计算每天的平均绝对变化。 即 每天的绝对变化总和/前一天的总天数。

此后，我可以根据价格（即每天的平均价格变化）来翻译每天。

因此，如果每天的平均绝对变化是2，那么10天之后的价格可以说是20个价格点。

此后，我可以根据sqrt（x * x + y * y）公式计算距离。

这可以通过使用钟形曲线（std dev和mean）进行微调，而不仅仅是每天绝对变化的平均值。但随后它会使解决方案更加复杂。