Леверидж и убеждённость

Анализ рыночных корзин на Python

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

Опираемся на простые метрики

$$Support(X) = \frac{Frequency(X)}{N}$$

$$Support(X \rightarrow Y) = \frac{Frequency(X \& Y)}{N}$$

$$Confidence(X \rightarrow Y) = \frac{Support(X \rightarrow Y)} {Support(X)}$$

$$Lift(X \rightarrow Y) = \frac{Support(X \rightarrow Y)}{Support(X) Support(Y)}$$

Анализ рыночных корзин на Python

Метрика левериджа

  • Леверидж также основан на поддержке.

 

$$Leverage(X \rightarrow Y) = $$ $$Support(X \& Y) - Support(X) Support(Y)$$

  • Леверидж похож на лифт, но проще в интерпретации.
  • Леверидж находится в диапазоне от -1 до +1.
    • Лифт варьируется от 0 до бесконечности.
Анализ рыночных корзин на Python

Вычисление левериджа

# Compute support for Twilight and Harry Potter
supportTP = np.logical_and(books['Twilight'], books['Potter']).mean()

# Compute support for Twilight
supportT = books['Twilight'].mean()

# Compute support for Harry Potter
supportP = books['Potter'].mean()

# Compute and print leverage
leverage = supportTP - supportP * supportT
print(leverage)

0.018
Анализ рыночных корзин на Python

Метрика убеждённости

  1. Убеждённость также строится на основе поддержки.
  2. Сложнее и менее интуитивна, чем леверидж.

 

$$Conviction(X \rightarrow Y) = $$ $$\frac{Support(X) Support(\bar{Y})} {Support(X \& \bar{{Y}})}$$

Анализ рыночных корзин на Python

Интерпретация убеждённости

Миниатюра обложки книги «Сумерки».

Миниатюра обложки книги «Гарри Поттер и философский камень».

Миниатюра обложки книги «Сумерки».

Миниатюра обложки книги «Голодные игры».

1 Изображения взяты с сайта goodreads.com.
Анализ рыночных корзин на Python

Вычисление убеждённости

# Compute support for Twilight and Harry Potter and Twilight
supportTP = np.logical_and(books['Twilight'], books['Potter']).mean()
supportT = books['Twilight'].mean()

# Compute support for NOT Harry Potter
supportnP = 1.0 - books['Potter'].mean()

# Compute support for Twilight and NOT Harry Potter
supportTnP = supportT - supportPT

# Compute conviction
conviction = supportT*supportnP / supportTnP
print(conviction)

1.16
Анализ рыночных корзин на Python

Давайте потренируемся!

Анализ рыночных корзин на Python

Preparing Video For Download...