Discussion :

[dev_ggy]

Bonjour à tous,

J'ai un besoin d'étudier des listes de séries chronologiques "stochastiques" de façon automatique et de détecter les baisses importantes.

Je m'interroge sur la méthode à suivre et en premier lieu déterminer les indicateurs à prendre en compte.

Pour l'instant, j'en suis avec R à lisser les coupes avec un filtre de Kalman puis regarder les changements de moyenne avec le package changepoint, dont les résultats donnant plusieurs groupes, sur qui je peux étudier chacun avec une régression.

Autre piste que j'explore. À partir des modules d'analyse quantitative et entre autres avec la fonction MACD, je définis les baisses en procédant comme notées si dessus.

Si quelqu'un a des idées, sur les indicateurs à mettre en place pour évaluer une baisse, sa durée ainsi qu'un critère de pertinence, je suis preneur de toutes les idées.

Cordialement.

[chautho]

Tu peux regarder du côté des cartes de contrôle utilisées en maîtrise statistique des procédés. Elles permettent de détecter des variations anormales dans une série temporelle. Tu peux regarder la carte CUSUM par exemple qui est très répandue, ou la carte EWMA plus simple à mettre en place. Elles sont dans le package "qcc" il me semble.

Beaucoup de méthodes pour détecter des pics (tu peux l'adapter pour détecter les baisses) sont utilisées dans le package "surveillance", tu as la méthode de Farrington, CUSUM, ...

Si tu veux pousser un peu plus loin cette piste : tu peux regarder des versions améliorées de ces méthodes comme adaptive cusum qui est plus performant pour la détection.

Après, il y aussi des méthodes numériques qui peuvent t'aider, par exemple en lissant ta série avec des ondelettes et regarder les variations du gradient au point qui t'intéresse.

Pour ce qui est des indicateurs que tu peux regarder, ça dépend essentiellement de pourquoi tu veux détecter les baisses, et la meilleure méthode sera certainement celle qui permet de minimiser les risques et les coûts.

Avec les méthodes statistiques, on utilise souvent les taux de faux positifs, vrais positifs, faux négatifs, vrais négatifs, mais aussi les diagrammes ROC, le score de Brier, de Pierce, ... Tu peux aussi regarder la spécificité (probabilité de fausses alarmes) ou la sensibilité (probabilité de détection de ta variation).

Bref le domaine est très vaste et j'en explore une petite partie en ce moment aussi. En espérant que cela t'aidera. Bon courage !