1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Machine Learning для фінансів у Python
Connected

Вправа

Обчисліть EWMA

Тепер ми перейдемо до створення ознак, щоб передбачати наші оптимальні портфелі. Поки що використаємо рух ціни як ознаку. Для цього ми створимо щоденне експоненційно зважене ковзне середнє (EWMA), а потім ресемплюємо його до місячного інтервалу. Нарешті, зсунемо місячне ковзне середнє ціни на один місяць уперед, щоб можна було використати його як ознаку для прогнозування майбутніх портфелів.

Інструкції

100 XP
  • Використайте span = 30, щоб обчислити щоденне експоненційно зважене ковзне середнє (ewma_daily).
  • Ресемплюйте щоденне EWMA до місяця, застосувавши частоту Business Monthly Start (BMS) і перший день місяця (.first()).
  • Зсуньте ewma_monthly на один місяць уперед, щоб ми могли використати EWMA попереднього місяця як ознаку для прогнозу оптимального портфеля наступного місяця.