Conception de variables

Machine Learning pour la finance en Python

Nathan George

Data Science Professor

corrélation non linéaire entre variable et cible

Une limite des modèles linéaires

# add non-linear interaction term for a linear model
SMAxRSI = amd_df['14-day SMA'] * amd_df['14-day RSI']

Certains modèles n'exigent pas de créer manuellement des interactions :

Modèles à base d'arbres de décision

Forêts aléatoires
Gradient boosting

Autres

neural networks

volume vs variation de prix

prix et volume

Variables de volume

amd_df['Adj_Volume_1d_change'] = amd_df['Adj_Volume'].pct_change()

one_day_change = amd_df['Adj_Volume_1d_change'].values
amd_df['Adj_Volume_1d_change_SMA'] = talib.SMA(one_day_change,
                                                timeperiod=10)

Feature engineering sur les dates

graphique d'une date avec des flèches vers jour de la semaine, mois, année

Extraire le jour de la semaine

print(amd_df.index.dayofweek)

Int64Index([2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1,
            ...
            1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0],
           dtype='int64', name='Date', length=4807)

Variables indicatrices

days_of_week = pd.get_dummies(amd_df.index.dayofweek,
                                prefix='weekday',
                                drop_first=True)

print(days_of_week.head())

            weekday_1  weekday_2  weekday_3  weekday_4
Date
2018-04-10          1          0          0          0
2018-04-11          0          1          0          0
2018-04-12          0          0          1          0
2018-04-13          0          0          0          1
2018-04-16          0          0          0          0

carte de corrélation des nouvelles variables

Créez des variables !

Machine Learning pour la finance en Python