Leverage och conviction

Marknadskorgsanalys i Python

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

Bygger på enklare mått

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

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

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

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

Marknadskorgsanalys i Python

Måttet leverage

  • Leverage bygger också på support.

 

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

  • Leverage liknar lift, men är lättare att tolka.
  • Leverage ligger i intervallet -1 till +1.
    • Lift sträcker sig från 0 till oändligheten.
Marknadskorgsanalys i Python

Beräkna leverage

# 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
Marknadskorgsanalys i Python

Måttet conviction

  1. Conviction bygger också på support.
  2. Mer komplicerat och mindre intuitivt än leverage.

 

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

Marknadskorgsanalys i Python

Tolka conviction

En miniatyrbild av Twilight.

En miniatyrbild av Harry Potter och de vises sten.

En miniatyrbild av Twilight.

En miniatyrbild av Hunger Games.

1 Bilder hämtade från goodreads.com.
Marknadskorgsanalys i Python

Beräkna conviction

# 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
Marknadskorgsanalys i Python

Nu kör vi en övning!

Marknadskorgsanalys i Python

Preparing Video For Download...