Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации. Александр Фоменко

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ что неплохо бы предсказывать и боковики, т.е. иметь целевую переменную, принимающую значения «купить», «продать» и «вне рынка». Или закодировав эти значения как: «1», «-1» и «0».

      Различие моделей, которые используют совокупность исходных данных для вычисления будущей величины цены финансового актива, и моделей, которые относят совокупность исходных данных к некоторому классу, является принципиальным. Первый тип моделей относится к регрессионным моделям, а второй тип моделей относится к классификационным моделям.

      По предсказательным моделям регрессионного типа вычисляется значение некоторой величины в будущем, и когда это будущее наступит, то у нас будет фактическое значение этой предсказанной величины.

      По предсказательным моделям классификационного типа вычисляется класс, к которому будет отнесена совокупность поступивших на момент предсказания исходных данных.

      Рассмотренные варианты не исчерпывают всего разнообразия целевых переменных, возможных на финансовых рынках. Но вывод из данного раздела: целевая переменная должно точно соответствовать целям торговой системы.

      1.2.3. Независимые переменные

      Независимые переменные, в дальнейшем предикторы, независимы в том смысле, что поступают в модель извне, являются внешними, измеряемыми переменными, или переменными, вычисленными на основе этих внешних переменных. Например, любые экономические, финансовые данные, включая котировки валютных пар, являются независимыми переменными, так как их значения образуются в результате деятельности субъектов на рынке. К этой же категории переменных относятся и индикаторы из технического анализа, которые вычисляются на основе котировок.

      Выбор независимых переменных не менее важен, чем выбор целевой переменной. Более того, именно выбор независимых переменных определяет успешность моделирования. Основное время, затраченное на разработку модели, уходит как раз на анализ и подбор набора независимых переменных.

      Этот вопрос рассмотрим в отдельных разделах.

      1.2.4. Оценка результативности модели

      Тип модели предполагает разные типы оценок.

      Для регрессионных моделей – это ошибка предсказания, полученная как разность между предсказанной и фактической величиной (к примеру, RMSE).

      Для классификационных моделей – это рассогласование, полученное как совпадение/несовпадение фактических и предсказанных классов.

      1.2.5. Выбор модели

      Наличие оценки результативности модели позволяет выбрать лучшую модель. Это можно сделать, если «лучшая» модель сильно отличается от своих конкурентов. Если это не так, то, отбросив «худшую» модель при ее наличии, можно сделать предсказание, используя имеющиеся предсказания моделей в качестве предикторов для окончательного предсказания.

      1.2.6. Итоги

      В первом СКАЧАТЬ