Eu recomendo o livro "Predição Numérica em Séries Financeiras: Análise com R" de Danusio Guimarães para todos aqueles interessados em aprender como usar o R para fazer predições. Este livro oferece os fundamentos da análise de séries financeiras, juntamente com detalhes profundos de como usar o R para processar e visualizar dados financeiros. O livro contém um bom equilíbrio de teoria e prática, proporcionando um conhecimento sólido da análise financeira usando R. Além disso, Guimarães faz um ótimo trabalho ao incluir exemplos dos principais tópicos para ajudar o leitor a entender melhor os conceitos.
O livro começa com uma abordagem introdutória sobre como usar o R para trabalhar com séries financeiras. Ele explica como importar, limpar e manipular os dados, bem como como criar gráficos para visualização. Isso é seguido por várias seções sobre diferentes técnicas de predição, incluindo regressão linear, modelos ARIMA, modelos de redes neurais e outros. O livro também mostra como testar os modelos com dados históricos e avaliar a precisão dos resultados.
Outra forte característica deste livro é a ênfase na documentação. Guimarães explica como documentar cada etapa do processo de análise para ajudar o leitor a entender o que está acontecendo. Além disso, ele também explica como otimizar os modelos para melhorar a precisão, de modo que o leitor saia com um nível sólido de conhecimento na área.
No geral, este livro é uma ótima referência para qualquer pessoa interessada em aprender a usar o R para análise de séries financeiras. A abordagem introdutória, os exemplos detalhados e a ênfase na documentação ajudam a tornar a aprendizagem mais simples. Se você está procurando entender como usar o R para predição e análise de séries financeiras, recomendo fortemente este livro.
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
INTRODUÇÃOO Que Este Livro NÃO CobreConhecimentos Necessários
R BÁSICOIDE RStudioOperações Básicas: Aritméticas, Lógicas e AtribuiçãoLaçosInstalação e Carregamento de BibliotecasOperador “pipe”Carregamento e Criação de ArquivosCarregamento de dados financeiros
ANÁLISE DE CORRELAÇÃO
MÉTRICAS DE AVALIAÇÃO DE MODELOSCoeficiente de DeterminaçãoCondições para aceitar um modelo de regressão linearTestes EstatísticosAvaliações MóveisMAEMREU2 de Theil
REGRESSÃO LINEAR 1: PREDIÇÃO DO PREÇO DE FECHAMENTOEstrutura do ProcessamentoSimulação e Sumarização dos ResultadosInfluência da Janela
REGRESSÃO LINEAR 2: LINEARIZAÇÃO DA FUNÇÃO PREÇOSimulação
MODELOS NÃO-LINEARESPredição EstatísticaVariação dentro de um “spread”Machine LearningMontagem do datasetSimulação
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Autor: Danusio Guimarães
