mlRFinance

Um pacote em R para geração de portfólios baseado em aprendizado de máquinas.

Instalação

Automatica:

1. No R instale o devtools install.packages("devtools")
2. Após finalizada a instalação que pode demorar alguns minutos instale o seguinte pacote do github devtools::install_github("hadley/devtools")
3. Finalizado o processo execute devtools::install_github("PedroBSB/mlRFinance", auth_token="0c468b0e44dd1753f80ba8fe7e73d5187b98563a")

Manual:

1. 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.

2. No Rstudio execute o comando install.packages("devtools") em seguida devtools::install.packages("hadley/devtools")

3. 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 usar install.packages(c("Rcpp","RcppEigen","RcppArmadillo","RcppParallel","RcppProgress","foreach","doParallel","parallel","iterators","Matrix","boot","doSNOW"),dependencies=TRUE)

4. 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.

To Do List:

• [ ] 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