У числовой переменной есть значение, которое является целым числом или вещественным числом, такими как цена валютной пары, объем торгов, процентная ставка. Числовые переменные также известны как количественные переменные. Числовые переменные могут быть дискретными (целыми числами) или непрерывными (действительными). Например, котировка валютной пары. У числовой переменной обычно имеется числовой масштаб. Для валютной пары eurusd числовой масштаб – это диапазон от 0.5 до 2.0, в который укладываются все имевшие место значения цен на эту валютную пару. Совершенно другой масштаб у валютной пары usdjpy – величины цен на эту валютную пару почти на два порядка больше, чем на eurusd.

Категориальные (categorical) данные, известные также как номинальные атрибуты, качественные данные, факторы имеют значения, которые не имеют масштаба. «Лонг/шорт», день недели являются примерами таких данных. «Лонг» не больше и не меньше «шорта». Категориальная переменная, которая имеет два значения, как у нас – (лонг, шорт) называют бинарной (двоичной) переменной. Категориальная переменная «день недели» имеет семь значений.

Категориальные переменные могут быть упорядочены, как в нашем примере Weekdays (дни недели). Понедельник не больше и не меньше вторника, но может быть важным для модели, чтобы ей было известно, что вторник всегда следует после понедельника.

Построение модели, обучение модели, тренировка модели или оценка параметров – все это относится к процессу определению параметров в уравнении модели.

Далее по тексту будут использоваться следующие наборы данных:

audit набор данных, поставляемый в составе дистрибутива Rattle.

weather набор данных, поставляемый в составе дистрибутива Rattle.

kot60_110101_131231_UE. txt

На основе регрессионной модели попытаемся сделать «типичный мультивалютник»:

– целевая переменная – EURUSD;

– предикторы – GBPUSD, USDCHF, USDJPY, EURGBP, USDCAD.

zz_1_5.RData

Для классификационной модели создан искусственный разнообразный набор предикторов, которые должны продемонстрировать возможности моделей по предсказанию трендов:

– целевая переменная (три варианта) – тренд;

– предикторы – день недели, час дня, EURUSD, приращение EURUSD, macd, macd (13), macd (26), macd (39), приращение macd (13), macd (26), macd (39)), RSI (14), RSI (21), RSI (28), стеллажирование на 8 уровней (RSI (14), RSI (21), RSI (28)), MA (13), MA (26), MA (52), приращение (MA (13), MA (26), MA (52)).

Описание каждого набора данных приведено в Приложении В. Для zz_1_5.RData приведен скрипт на R, который формирует этот набор из набора kot60_110101_131231_UE. txt

Методы предварительной обработки данных обычно состоят в добавлении, удалении или преобразовании данных обучения. Хотя мы интересуемся методами моделирования, подготовка данных может оказаться решающей для предсказательной возможности модели. У различных моделей есть разная чувствительность к типу предикторов в модели; как предикторы входят в модель также важно. Преобразования данных для уменьшения воздействия асимметрии данных или выбросов, могут привести к значимым улучшениям результативности. Выделение предикторов является одним из эмпирических методов для создания фиктивных переменных, которые являются комбинациями многих предикторов. Также могут быть эффективными дополнительные, более простые стратегии, такие как удаление предикторов.

Потребность в предварительной обработке данных определяется типом используемой модели. Некоторые алгоритмы, такие как основанные на моделях деревьев, нечувствительны к характеристикам данных предиктора. Другие, как линейная регрессия, не являются таковыми. В этой главе обсужден целый ряд