Читать книгу Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации - Александр Фоменко - Страница 9
Часть 1. Введение в предсказательное моделирование
1. Введение
1.4. Используемые наборы данных
ОглавлениеДалее 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