Engenharia de features

Machine Learning para Finanças em Python

Nathan George

Data Science Professor

correlação não linear entre feature e alvo

Machine Learning para Finanças em Python

Um problema dos modelos lineares

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

Alguns modelos que não exigem criar interações manualmente:

Modelos baseados em árvores de decisão

  • Random forests
  • Gradient boosting

Outros

  • redes neurais
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volume vs. variação de preço

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preço e volume

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Features 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)
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Engenharia de features de datetime

gráfico de datetime com setas para dia da semana, mês, ano

Machine Learning para Finanças em Python

Extraindo o dia da semana

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)
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Dummies

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
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gráfico de correlação das novas features

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Crie algumas features!

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