Уставший трудоголик

Мы продолжаем цикл статей: И в этот раз мы с вами займемся классификацией. Помните, мы как-то обсуждали, что точно спрогнозировать определенное значение почти невозможно, зато можно с определенной вероятностью попасть в диапазон значений. Теперь мы делаем следующий шаг - вместо диапазона значений используем классификацию. Например, прогноз на падение в пределах одного стандартного отклонения можно обозначить цифрой буквой, словом и т.д., таким образом, мы будем прогнозировать какого класса будет следующее значение...

В прошлой статье мы подготовили данные, но на самом деле эта статья продолжает серию статей: тыц, тыц, тыц, тыц, тыц и тыц (получается это 8 статья). Как уже вошло в привычку, создаем новый блокнот, посмотреть который вы можете здесь. Импортируем библиотеки: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.preprocessing...

С одной стороны мы продолжаем решать задачу, поставленную здесь, а потом было несколько шагов по решению этой задачи: С другой стороны мы начинаем все с начала, в том числе с уточнения условий задачи. В прошлый раз мы пытались спрогнозировать будущее значение цены, анализируя предыдущие цены (авторегрессия). Сейчас мы будем прогнозировать цену по значениям нескольких показателей, с которыми эта цена коррелирует, то есть движения цен похожи друг на друга. Попробуем логически определить от чего зависит валютная пара доллар/рубль, ну естественно от доллара, потому что он в числителе этой дроби. И...

Каюсь, упустил основную цель, которую обозначил в самом начале. К которой последовательно двигались здесь и здесь, а вот здесь мы вроде как достигли этой цели, но внимательный читатель может вполне закономерно высказать свое "фи", потому что мы прогнозировали только один день вперед. А уже вот тут сказали, что все это неправильно. И так возвращаемся к поставленной цели - получить прогноз (пусть плохой), но на месяц вперед, тем более месяц уже прошел с того момента как мы стали прогнозировать. Поэтому сделаем анализ на старых данных и сравним с реальным значением...

Эта тема поднималась в этой статье, но в ней использовались данные 2020 года. И вот 16 декабря 2021 года закончен конкурс "Лучший частный инвестор 2021", результаты которого можно посмотреть здесь. Мы же попробуем сделать анализ по эти результатам. Во-первых, количество участников выросло в разы и превысило 20 тысяч. Но количество не перешло в качество. Даже визуализировать данные по доходности участников очень сложно из-за огромных выбросов. Левый выброс доходит почти до -100, а правый превышает тысячу процентов...