AI - Clustering and Dimensionality Reductions

Voy a ir creando una serie de temas relacionados con AI, y tánicas estadísticas que estoy utilizando para la creación de la cartera Global de Bolsia.

Una de los campos que pueden utilizarse a la hora de hacer trading es reducir la dimensión de los datos, es decir en Bolsia hay actualmente 2800 carteras pero realmente es como si hubieran a lo sumo menos de 100 porque las carteras se parecen entre si, es decir están correlacionadas.

En este video muestra un poco la idea de Dimensionality Reduction


http://youtu.be/3uxOyk-SczU

Dimensionality reduction, or dimension reduction, is a machine learning data transformation technique used in unsupervised learning to bring data from a high-dimensional space into a low-dimensional space retaining the meaningful properties of the original data.

In a nutshell, dimension reduction means representing data using fewer predictor variables (features).

It is a major component in making more efficient machine learning algorithms.



1. Paso crear una matriz de correlación de las carteras