На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Бизнес-книги, О бизнесе популярно, Просто о бизнесе. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации

Автор
Дата выхода
12 апреля 2019
🔍 Загляните за кулисы "Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Александр Фоменко) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
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.
📚 Читайте "Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Анализ позволяет ответить нам на вопрос: почему так произошло? Например, можно поставить вопрос: почему произошло падение курса доллара по отношению к евро? Без анализа прошлого, без анализа исторических данных невозможен переход к последующим этапам – прогнозу или предсказанию.
Прогноз. Значение слова «прогноз» буем понимать так, как это понимается в R под словом «forecast» – для прогноза следующего значения используется предыдущее значение, полученное в результате предыдущего шага прогноза.
Предсказание. Значение слова «предсказание» будем понимать в смысле универсальной функции predict — предсказание будущего на любое число шагов вперед с использованием имеющихся данных.
В данной книге исторические данные используются для обучения моделей, которые в последующем используются для предсказания будущего.
1.2. Процесс предсказательного моделирования
Существует несколько аспектов в процессе построения модели, которые следует обсудить далее, особенно новичкам в предсказательном моделировании.
Технология предсказательного моделирования выглядит следующим образом:
– на основе некоторого набора исходных данных производится обучение модели;
– в последующем обученная модель используется для предсказания целевой переменной на новом наборе данных;
– в зависимости от того, чему мы учили модель: предсказывать целевую переменную на сегодня, на завтра или на n шагов вперед, мы и получим соответствующее предсказание.
1.2.1. Разделение данных
То, как выделяются данные определенным этапам (например, обучение модели, оценка результативности), является важным аспектом моделирования. Наш главный интерес, к примеру, состоит в предсказании тренда на новых данных, которые отсутствуют в момент обучения модели. Это означает, что до некоторой степени необходимо проверить, как хорошо модель экстраполирует на новых котировках.
Сколько данных должно быть выделено обучающему набору и тестовому? Это обычно зависит от ситуации. Если пул данных небольшой, решения разделения данных могут быть критическими.





