На нашем сайте вы можете читать онлайн «Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Бизнес-книги, О бизнесе популярно, Просто о бизнесе. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.
Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации

Автор
Дата выхода
12 апреля 2019
Краткое содержание книги Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации, аннотация автора и описание
Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Александр Фоменко) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.
Описание книги
Книга является практическим руководством по обучению моделей предсказаниям трендов на рынке Форекс. Берем исторические значения исходных данных — котировок, индикаторов, макроэкономических данных, и на них учим модель предсказывать «лонги-шорты». Данная книга является практическим применением пакета Rattle к рынку Форекс и терминалу МТ4 c комментариями идеологии моделей классификации и их оценки. Книга доступна новичкам, а также полезна опытным трейдерам в терминале МТ4.
Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно
Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.
Текст книги
Вне линейной регрессии этот метод может оказаться не применимым по нескольким причинам: он разрабатывался для линейных моделей и, в то время как он действительно идентифицирует коллинеарные предикторы, он не определяет предиктор, подлежащий удалению для решения проблемы.
Далее будет более подробно рассмотрена значимость предикторов и их выбор.
2.5. Добавление предикторов
Если предиктор категориальный, такой как день недели или время суток, то обычно разделяют предиктор в ряд более определенных переменных.
Обычно вместо одного предиктора вводят 7 «фиктивных» предикторов, каждый из которых соответствует одному дню недели. Обычно этот подход улучшает интерпретируемость модели. Кроме этого некоторые модели лучше работают с бинарными предикторами.
2.6. Группировка предикторов
Будем различать два варианта понятия «группировки предикторов»:
– группировка значений отдельного предиктора;
– группировка нескольких предикторов в один.
В первом случае любой числовой предиктор можно упростить путем разбивки его на несколько категорий или стеллажей. Например, возьмем индикатор RSI, который обычно используется для идентификации разворотов трендов. Разделим значения этого индикатора на 4 части, и вместо числовых значений индикатора будем использовать числа 1,2,3 и 4, где числа 1 и 4 будут соответствовать разворотам тренда. Такой вид укладывания в стеллаж соответствует основной идеи нашей торговой системы – трендовой торговли.
Во втором случае все множество предикторов, которое используется в модели скомпонуем в меньшее число предикторов так, чтобы это меньшее число объясняло большую часть изменчивости всех предикторов. Данный подход известен как «анализ главных компонент» и был рассмотрен выше.
Компоненты, получаемые по алгоритмам PCA (PLS) позволяет использовать существенно меньшее количество новых предикторов. Каждая дополнительная главная компонента объясняет все меньшее количество изменчивости.
2.6. Функции R
Приведем некоторые функции, которые могут быть использованы при работе над данным разделом.





