Um pacote em R para geração de portfólios baseado em aprendizado de máquinas.
######Automatica:
- No R instale o devtools
install.packages("devtools")
- Após finalizada a instalação que pode demorar alguns minutos instale o seguinte pacote do github
devtools::install_github("hadley/devtools")
- Finalizado o processo execute
devtools::install_github("PedroBSB/mlRFinance", auth_token="0c468b0e44dd1753f80ba8fe7e73d5187b98563a")
######Manual:
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No Windows, baixe e instale Rtools. No Mac, instale o Xcode command line tools. No Linux, instale o R development package, normalmente chamado de r-devel ou r-base-dev dependendo da sua distribuição.
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No Rstudio execute o comando
install.packages("devtools")
em seguidadevtools::install.packages("hadley/devtools")
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Apos isso instale ou certifique-se que os seguintes pacotes estão instalados:
Rcpp RcppArmadillo RcppParallel RcppEigen RcppProgress foreach doParallel foreach parallel iterators Matrix boot doSNOW
. Basta usarinstall.packages(c("Rcpp","RcppEigen","RcppArmadillo","RcppParallel","RcppProgress","foreach","doParallel","parallel","iterators","Matrix","boot","doSNOW"),dependencies=TRUE)
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Abra o pacote através da opção disponível no Rstudio, após o carregamento dos arquivos do pacote na janela a direta clique em Build e depois no botão 'Build & Reload' ou usando a tecla de atalho Ctrl+Shift+B.
- Converter a função em src\Utils.cpp\nearPDefinite totalmente em RcppEigen.
- Escrever um Wiki page sobre as medidas de mensuração de erro em src\ErrorMeasure.cpp.
- Escrever um Wiki page com exemplos das funções (um bom começo é usar os scripts que estão na pasta test).
- Escrever o manual das funções.
- Adicionar mais Similarity Matrices na função QPFS.
- Criar a função QPFS para modelos de Regressão.
- Implementar o Matérn kernel - Classes of Kernels for Machine Learning: A Statistics Perspective