1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Machine Learning cho Tài chính bằng Python
Connected

Bài tập

Tạo features và targets

Để dùng Machine Learning chọn danh mục tối ưu, chúng ta cần tạo features và targets. Features đã được tạo ở bài trước – trung bình động có trọng số mũ của giá. Targets sẽ là các danh mục tốt nhất mà chúng ta tìm được dựa trên Sharpe ratio cao nhất.

Chúng ta sẽ dùng phương thức .iterrows() của pandas để lấy các cặp index, value cho DataFrame ewma_monthly. Trong vòng lặp, đặt giá trị hiện tại của ewma_monthly làm features. Sau đó dùng chỉ mục của Sharpe ratio tốt nhất (từ max_sharpe_idxs) để lấy portfolio_weights tốt nhất cho từng tháng và đặt chúng làm target.

Hướng dẫn

100 XP
  • Dùng phương thức .iterrows() với ewma_monthly để lặp qua index, value trong vòng lặp.
  • Dùng date trong vòng lặp và best_idx để đánh chỉ mục portfolio_weights nhằm lấy tỷ trọng danh mục lý tưởng dựa trên Sharpe ratio tốt nhất.
  • Thêm ewma vào features.