или переменную отклика при суммировании изменчивости. Поскольку PCA слепой к отклику, это – неконтролируемый метод. Если предсказательное отношение между предикторами и откликом не будет соединено с изменчивостью предикторов, то полученные PC не будут предоставлять подходящему отношению отклик. В этом случае, контролируемый метод такой, как PLS, создаст компоненты, одновременно учитывая соответствующий отклик.
Аналогично PCA, PLS находит линейные комбинации предикторов. Эти линейные комбинации обычно называют компонентами или скрытыми переменными. В то время как линейные комбинации PCA выбираются с целью максимально суммировать изменчивость пространства предикторов, линейные комбинации предикторов в PLS выбираются с целью, чтобы максимально суммировать ковариацию с откликом (целевой переменной). Это означает, что PLS находит компоненты, которые максимально суммируют изменение предикторов, одновременно требуя, чтобы эти компоненты имели максимальную корреляцию с целевой переменной. Поэтому PLS получает компромисс между целью уменьшения размерности пространства предикторов и предсказательного отношения с целевой переменной. Другими словами PLS относится к контролируемой процедуре уменьшения размерности.
Как только выбрано соответствующие преобразования предикторов, то можно применить PCA. Для моделей со многими предикторами следует принять решение о количестве главных компонент, подлежащих использованию. Этот вопрос решается просто при использовании средств R: результат вычислений сопровождается вспомогательной информацией в виде накопленной изменчивости. Обычно берется величина 95% и выбирается такое количество главных компонент, которые совместно накопили такую изменчивость исходных данных.
При разложении исходного набора предикторов на главные компоненты указывается вес каждого предиктора в конкретной главной компоненте. Этот вес называется нагрузкой. Нагрузка близкая к нулю указывает, что этот конкретный предиктор не очень-то важен этому компоненту. Если среди всех отобранных главных компонент окажется предиктор с небольшой нагрузкой, то этот предиктор является кандидатом на его исключение из модели.
2.3. Обработка пропущенных значений
При включении в мультивалютные модели валютных пар с разной ликвидностью, особенно на младших тайм фреймах, может возникнуть ситуация отсутствия значений одной из валютных пар при наличии значений в других валютных парах.
Могут быть и другие причины. Например, ведение торгов в разное время по разным валютным парам. И это не единственные причины возникновения пропущенных значений на финансовых рынках.
Важно понять, причину пропуска значения. Прежде всего, важно знать, как связано пропущенное значение с целевой переменной. В нашем примере трендовой торговой системы можно рассмотреть две ситуации:
– отсутствуют котировки внутри торговой сессии.