Como queremos encontrar o limiar ideal, coloque o que você acabou de fazer em um laço for sobre os elementos da sequência de limiares 0.1,0.2,…,0.5. Ela está armazenada na coluna threshold do dataframe payoffMatrix para você. Além disso, o dataframe payoffMatrix contém uma coluna vazia payoff.
Dentro do loop, primeiro construa uma matriz de confusão para cada respectivo valor de limiar.
- Para começar, se você quisesse selecionar apenas o primeiro limiar, poderia usar: payoffMatrix$threshold[1]
Em seguida (ainda dentro do loop), calcule o retorno de acordo com a fórmula acima e armazene-o na coluna payoff do payoffMatrix na linha correspondente.
Lembre-se do limiar que leva ao maior retorno.

Ajuste do modelo in-sample e definição de limiar