Clase 3 - Extracción de características

Question 1

Importante a la hora de elegir las características.

Answer 1

• Datos originales no caracterizan el objetivo a predecir.
• Datos no están en la misma escala de medidas.
• Puede haber datos ruidosos.
• Datos como las fechas no aportan información adecuada, hay que tratar los datos.
• Encontrar patrones en el pasado que puedan volver a repetirse en el futuro.

Question 2

Parámetros a elegir:

Answer 2

• Frecuencia de las observaciones
• Horizonte de predicción (muy importante a la hora de identificar tendencias).
• Ventanas de observaciones
• Desplazamiento para ejemplos de entrenamiento

Question 3

Ventana

Answer 3

Para definir los datos históricos que se van a usar

Question 4

Horizonte

Answer 4

La predicción que va a ocurrir (franja temporal en el futuro).

Question 5

Características

Answer 5

• Rentabilidades pasadas (tener en cuenta que perdemos datos)
• ## Variaciones respecto a índices bursátiles

Question 6

Indicadores de tendencia

Answer 6

Movimientos prolongados del precio en alguna dirección.

• Media móvil simple (tiene cierto delay). La media móvil reduce el ruido.
• Media móvil exponencial (con el parámetro alfa se ponderan los datos, alfa grande indica que tienen más peso los valores más recientes).

Question 7

Indicadores de momentum

Answer 7

Aceleración de los cambios del precio.

• Oscilador estocástico (sitúa el precio respecto a el máximo y el mínimo de un intervalo de tiempo).

Question 8

Ind. de volatilidad

Answer 8

Frecuencia e intensidad en la variación del precio a corto plazo.

• Media del Rango Verdadero (ATR): mide el rango real respecto al precio de cierre anterior.
• Bandas de Bollinger (desviación estándar)

Question 9

Ind. de volumen

Answer 9

Cantidad de transacciones de un activo y su relación respecto al precio en un intervalo de tiempo.

Question 10

Máximos y mínimos locales.

Answer 10

Puntos donde la mayoría del mercado estima un cambio en la valoración de los activos.

Question 11

Señales técnicas

Answer 11

• Cambios de tendencia: medias móviles con ventanas temporales distintas. Los cruces de las medias nos indican si la tendencia es alcista o bajista.
• Beta del CAPM (medida de volatilidad de un activo relativa al riesgo sistémico del mercado).

Question 12

Selección de datos

Answer 12

• Aleatoriamente
• Aquellos que se parecen más entre sí.
• De acuerdo a alguna distribución.

Question 13

Selección de atributos (reducción de la dimensionalidad)

Answer 13

• Filtrado de atributos (mirando la correlación con el atributo a predecir)
• selección de su

Question 14

Selección de atributos: wrappers

Answer 14

Para generar todos los posibles subconjuntos de atributos para hacer las predicciones.
- Ayuda a encontrar el mejor subconjunto (mejores predicciones)

Question 15

Selección de atributos: principal component analysis

Answer 15

• Funciona con atributos numéricos.
• Consiste en una proyección del espacio de atributos original a uno reducido.
• Busca que los atributos sean independientes entre sí (poca correlación entre ellos, pero mucha correlación con la clase a predecir.)

Question 16

Selección de atributos:

Coeficiente de correlación de Pearson

Answer 16

Calcula las diferencias de los atributos respecto a su media.

Question 17

Operaciones de discretización y numeración

Answer 17

Discretización: de continuo a discreto

Numerización: de discreto a valor numérico.