Phân tích và giao dịch định lượng K3 - Buổi 11 (2024.09.08)

Phân tích và giao dịch định lượng K3 - Buổi 11 (2024.09.08)
🔹 Giới thiệu buổi học
✅ Buổi học tập trung vào kỹ thuật phân tích thành phần chính (PCA), một công cụ mạnh mẽ để giảm chiều dữ liệu trong các bài toán tài chính.
✅ Hướng dẫn chi tiết cách áp dụng PCA trong Python để lựa chọn các biến quan trọng trong phân tích và dự báo.
🔹 Nội dung chính
Tổng quan về PCA (Principal Component Analysis)
✅ Định nghĩa PCA và ứng dụng trong việc giảm chiều dữ liệu.
✅ Vai trò của PCA trong tài chính:
🔸 Tăng tốc độ xử lý mô hình.
🔸 Loại bỏ nhiễu và giảm overfitting.
Chuẩn bị dữ liệu cho PCA
✅ Chuẩn hóa dữ liệu bằng cách sử dụng StandardScaler để đảm bảo tất cả các biến có cùng thang đo.
✅ Kiểm tra dữ liệu đầu vào để đảm bảo phù hợp với phân tích PCA.
Thực hiện PCA trong Python
✅ Sử dụng thư viện sklearn để thực hiện PCA.
✅ Xác định số lượng thành phần chính dựa trên tỷ lệ phương sai tích lũy.
✅ Chọn các thành phần chính có ý nghĩa thống kê để giảm số chiều mà vẫn giữ được thông tin quan trọng.
Ứng dụng PCA vào phân tích tài chính
✅ Lựa chọn các biến quan trọng trong dự báo giá cổ phiếu.
✅ Tích hợp kết quả PCA vào các mô hình như hồi quy tuyến tính hoặc ARIMA.
Đánh giá và trực quan hóa kết quả
✅ Vẽ biểu đồ tỷ lệ phương sai tích lũy để kiểm tra số lượng thành phần chính tối ưu.
✅ Hiển thị các trọng số (loading) của từng thành phần chính để hiểu ý nghĩa của chúng.
🔹 Chia sẻ kinh nghiệm
✅ Học viên được khuyến khích tự thực hành PCA với các bộ dữ liệu thực tế.
✅ Luôn kiểm tra ý nghĩa của các thành phần chính và không chỉ dựa hoàn toàn vào tỷ lệ phương sai.
📢 Thông tin liên hệ Hướng Nghiệp Dữ Liệu
➡️ Zalo: zalo.me/058358...
➡️ Fanpage: huongnghiepdulieu
➡️ Website: huongnghiepdul...
➡️ Email: [e-mail]