#라이브러리 등록
library(xts)
library(forecast)
 
# Map 1-based optional input ports to variables
d <- maml.mapInputPort(1); # class: data.frame
 
#시계열 표시형식 수정
d$DateTime <- as.POSIXlt(d$DateTime,format="%Y-%m-%d %H:%M:%S")
 
# 주기(단위) 계산
gap <- 1/as.double(difftime(d$DateTime[2],d$DateTime[1],units="hours"))
 
# 단위기준 시계열 데이터 생성
data.xts <- xts(d$Price,order.by=d$DateTime,frequency=24*gap)
names(data.xts)[0]<-paste("DateTime") 
names(data.xts)[1]<-paste("Price")  
 
#아리마모델 분석 (auto arima)
ar.model <- auto.arima(data.xts)
ar.forecast <- forecast(ar.model)
 
#아리마모델 분석결과 출력
data.set <- as.data.frame(ar.forecast$mean)
colnames(data.set) <- c("Prediction");
 
# Select data.frame to be sent to the output Dataset port
maml.mapOutputPort("data.set");