10 sai lầm khi xây dựng mô hình dự báo dữ liệu thời gian thực

Khi xây dựng mô hình dự báo chúng ta thường mắc phải các sai lầm sau: Nếu không kiểm tra cẩn thận các giả định – Không có khả năng hiểu được những lĩnh vực kinh doanh , và tất cả các giả định xung quanh một mô hình dự báo cụ thể có thể không dẫn đến kết quả …

Predicting Stock Market Returns

Predicting Stock Market Returns: R Code of Chapter 3 (right-click here to save the code in a local file) ################################################### ### The Available Data ################################################### library(DMwR) data(GSPC) ################################################### ### Handling time dependent data in R ################################################### library(xts) x1 <- xts(rnorm(100),seq(as.POSIXct(“2000-01-01″),len=100,by=”day”)) x1[1:5] x2 <- xts(rnorm(100),seq(as.POSIXct(“2000-01-01 13:00″),len=100,by=”min”)) x2[1:4] x3 <- xts(rnorm(3),as.Date(c(‘2005-01-01′,’2005-01-10′,’2005-01-12’))) x3 x1[as.POSIXct(“2000-01-04”)] x1[“2000-01-05”] x1[“20000105”] x1[“2000-04”] x1[“2000-03-27/”] x1[“2000-02-26/2000-03-03”] x1[“/20000103”] mts.vals <- matrix(round(rnorm(25),2),5,5) …