Predição Numérica em Séries Financeiras: Análise com R

Dentre as diversas aplicações de técnicas de Machine Learning em dados financeiros, a predição de preços de ativos é, sem dúvida, uma das primeiras que vêm à mente. A predição de preços é uma tarefa de regressão (predição numérica), por retornar um valor numérico como resposta. Os usos são vastos: melhores preços de compra e venda, preços de execução de contratos futuros, auxílio à decisão sobre manter ou não o ativo, etc. A estrutura desta obra foi concebida em formato de aprendizado progressivo, começando com uma breve explanação sobre a linguagem R, conceitos estatísticos relevantes ao entendimento das análises e métricas de avaliação da modelagem; após, serão analisadas duas estratégias com predição numérica linear, uma para *day trade* e outra para *position*; por fim, serão mostradas as ferramentas de R para modelagem não-linear.

– Sumário

INTRODUÇÃO
O Que Este Livro NÃO Cobre
Conhecimentos Necessários

R BÁSICO
IDE RStudio
Operações Básicas: Aritméticas, Lógicas e Atribuição
Laços
Instalação e Carregamento de Bibliotecas
Operador “pipe”
Carregamento e Criação de Arquivos
Carregamento de dados financeiros

ANÁLISE DE CORRELAÇÃO

MÉTRICAS DE AVALIAÇÃO DE MODELOS
Coeficiente de Determinação
Condições para aceitar um modelo de regressão linear
Testes Estatísticos
Avaliações Móveis
MAE
MRE
U2 de Theil

REGRESSÃO LINEAR 1: PREDIÇÃO DO PREÇO DE FECHAMENTO
Estrutura do Processamento
Simulação e Sumarização dos Resultados
Influência da Janela

REGRESSÃO LINEAR 2: LINEARIZAÇÃO DA FUNÇÃO PREÇO
Simulação

MODELOS NÃO-LINEARES
Predição Estatística
Variação dentro de um “spread”
Machine Learning
Montagem do dataset
Simulação