Discussão do artigo "Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 13): Analisando o mercado financeiro usando a análise de componentes principais (PCA)"
Dúvidas: Quais são os indicadores que deram correlação inversa? Esse indicador pode variar de acordo com o ativo e de acordo com os parâmetros? Neste programa, você pode inserir outros indicadores no handler para avaliarmos juntos? Seus artigos são ótimos! Muito obrigado!
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Novo artigo Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 13): Analisando o mercado financeiro usando a análise de componentes principais (PCA) foi publicado:
Vamos tentar melhorar qualitativamente nossa análise dos mercados financeiros usando a análise de componentes principais (PCA). Aprenderemos como essa técnica pode ajudar a identificar padrões ocultos nos dados, identificar tendências de mercado ocultas e otimizar estratégias de investimento. Neste artigo, veremos como o PCA oferece uma nova perspectiva para a análise de dados financeiros complexos, ajudando-nos a ver informações que não percebemos usando abordagens tradicionais. Veremos se sua aplicação aos dados do mercado financeiro proporciona uma vantagem sobre a concorrência e nos ajuda a ficar um passo à frente.
A análise de componentes principais é uma técnica para reduzir a dimensionalidade, ela é usada com frequência para baixar a dimensionalidade de conjuntos de dados grandes, convertendo um grupo grande de variáveis em um grupo menor que ainda contém a maior parte das informações do conjunto principal.
A redução do número de variáveis em uma amostra geralmente tem como custo a redução da precisão, mas o truque da redução da dimensionalidade é sacrificar um pouco a precisão visando simplificar. Você e eu sabemos que um pequeno número de variáveis em um conjunto de dados é mais fácil de investigar e visualizar, e a própria análise de dados se torna muito mais fácil e rápida para os algoritmos de aprendizado de máquina. Pessoalmente, não acho que optar pela simplicidade em troca da precisão seja algo ruim quando se trata de negociação. A precisão não é necessariamente sinônimo de lucro.
A ideia básica por trás dessa ferramenta é simples: reduzir o número de variáveis no conjunto de dados, mantendo o máximo de informações possível. Vejamos as etapas que compõem o algoritmo para análise de componentes principais.
Autor: Omega J Msigwa