15、金融领域机器学习应用：分类与降维策略

金融领域机器学习应用：分类与降维策略

一、贷款违约预测中的分类树算法

在贷款违约预测案例中，数据准备是至关重要的步骤。我们采用了多种技术进行特征消除，包括特征直觉、相关性分析、可视化以及特征的数据质量检查。同时，对于分类数据的处理和分析也有多种方法，需要将其转换为模型可用的格式。

在模型开发过程中，数据处理和理解变量重要性是关键。通过关注这些步骤，我们实现了一个基于分类的简单模型，该模型在违约预测中取得了稳健的结果。

二、比特币交易策略案例

1. 案例概述

比特币是2009年由中本聪以开源形式发布的最知名且运行时间最长的加密货币。加密货币交易的主要缺点是市场的波动性，由于加密货币市场全天候交易，跟踪加密货币头寸以应对快速变化的市场动态变得极具挑战性。而自动化交易算法和交易机器人可以在这方面提供帮助。

我们可以使用各种机器学习算法生成交易信号，预测市场走势，将次日市场走势分为上涨（做多）、下跌（做空）或横盘（不持仓）三类，从而确定最佳的进出点。

本案例聚焦于以下几个方面：
- 利用分类构建交易策略（对多空信号进行分类）。
- 特征工程以及构建趋势、动量和均值回归的技术指标。
- 构建交易策略回测结果的框架。
- 选择合适的评估指标来评估交易策略。

2. 预测比特币买卖信号的蓝图

• 问题定义 ：预测交易策略的买卖信号问题定义在分类框架中，预测变量值为1表示买入，0表示卖出。该信号通过比较短期和长期价格趋势来确定。数据来自比特币交易量最大的交易所之一Bitstamp，