预测标准普尔500指数回报:项目概述 建立了机器学习模型,该模型可帮助预测SPDR S&P 500 ETF使用前几天的收益和交易量在给定的基础上会上升还是下降。 产生41%的测试错误率,显示出比纯机会(50%)有所改善。 使用LASSO为模型选择了最佳变量。 比较了Logistic回归,线性判别分析和二次判别分析的性能。 直通项目 使用资源 数据: 。 所有美国股票和ETF的历史每日价格和交易量。 Kaggle。 2018。 有关ETF的信息: 。 Investopedia。 2020年。 参考书: 。 R包:GGally,glmnet,ISLR,tidyverse,class,MASS,boot