EWMA'ları Hesapla
Şimdi ideal portföylerimizi tahmin edebilmek için bazı öznitelikler oluşturmaya doğru ilerleyeceğiz. Şimdilik öz nitelik olarak sadece fiyat hareketini kullanacağız. Bunu yapmak için önce günlük üssel ağırlıklı hareketli ortalama (EWMA) oluşturacağız, ardından bunu aylık zaman dilimine yeniden örnekleyeceğiz. Son olarak, fiyatın aylık hareketli ortalamasını bir ay ileri kaydıracağız ki gelecekteki portföyleri tahmin ederken bir özellik olarak kullanabilelim.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Finans için Machine Learning
Egzersiz talimatları
- Günlük üssel ağırlıklı hareketli ortalamayı (
ewma_daily) hesaplamak içinspanolarak 30 kullan. - Günlük EWMA'yı ay seviyesine yeniden örneklemek için Business Monthly Start (BMS) frekansını ve ayın ilk gününü (
.first()) kullan. ewma_monthlydeğerini bir ay ileri kaydır; böylece bir sonraki ayın ideal portföyünü tahmin etmek için önceki ayın EWMA'sını bir özellik olarak kullanabilelim.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Calculate exponentially-weighted moving average of daily returns
ewma_daily = returns_daily.ewm(span=____).mean()
# Resample daily returns to first business day of the month with the first day for that month
ewma_monthly = ewma_daily.resample(____).____
# Shift ewma for the month by 1 month forward so we can use it as a feature for future predictions
ewma_monthly = ewma_monthly.____.dropna()
print(ewma_monthly.iloc[-1])