
601
15
장
매매 전략
그림
15-13
EUR
/
USD
환율과 (다섯 개의 이진수 특징을 사용한) 분류 기반 매매 전략의 성과
15.6.3
다섯 개의 디지털 특징
다음 코드는 과거 로그 수익률의
1
차 모멘트와
2
차 모멘트를 기반으로 특징 데이터를 디지털화
한다. 이렇게 하면 모든 분류 알고리즘 기반 전략의 성능이 향상되지만 여전히 서포트 벡터 머
신 기반 전략의 성능 향상이 가장 월등하다(그림
15
-
14
).
In [81]: mu = data['returns'].mean()
➊
v = data['returns'].std()
➋
In [82]: bins = [mu - v, mu, mu + v]
➌
bins
➌
Out[82]: [-0.006033537040418665, -0.00010174015279231306, 0.005830056734834039]
In [83]: create_bins(data, bins)
In [84]: data[cols_bin].head()
Out[84]: lag_1_bin lag_2_bin lag_3_bin lag_4_bin lag_5_bin
Date
2010-01-12 3 3 0 2 1
2010-01-13 1 3 3 0 2
2010-01-14 2 1 3 3 0