He construido un modelo en R que predice semanal y mensual de los rendimientos de los precios de las acciones el uso de los árboles de regresión, aproximadamente basado en https://www.r-bloggers.com/using-cart-for-stock-market-forecasting/. En mi conjuntos de pruebas y entrenamiento semanal y mensual de la tasa de retorno (el destino de las variables) se calcula para los viernes de la siguiente manera:
- Semanal: (viernes cerca - lunes abierto) / lunes abierto
- Mensual: (Último viernes del mes de cierre - primer lunes del mes abierta) / primer lunes del mes abierto
Semanal devuelve están disponibles para cada viernes de la semana y de los rendimientos mensuales están disponibles para cada último viernes de mes.
Utilizando el modelo de predicción, puedo predecir semanal y mensual regresa con los datos disponibles en la actualidad. E. g. si los datos de hoy es xyz, a continuación, el modelo predice un envío semanal de 0,1 y una planilla mensual de -0.02.
df_test$pred_weekly_return <- predict(tree_weekly,df_test)
df_test$pred_monthly_return <- predict(tree_monthly,df_test)
Estoy luchando con la forma de interpretar estos predijo semanal y mensual de los rendimientos. Si yo uso el día de hoy miércoles 14 de diciembre de datos, es el de la predicción semanal de vuelta entonces para la próxima semana, el miércoles 21 de diciembre o para esta semana del viernes 16 de diciembre? Y es el de la predicción mensual de vuelta entonces para finales de este mes, el 31 de diciembre o, digamos, de 31 días a partir de hoy 13 de enero?
Cualquier consejo sería muy apreciada.
