<jupyter_start><jupyter_text>**Notebook: Principal**     Msc Ciencia de datos     I.F. <NAME> - <EMAIL>    ANÁLISIS ESTADÍSTICO MULTIVARIABLE     Una comparación entre modelos regresivos lineales y clustering secuencial como predictores de series de tiempo financieras    El caso  de una estrategia de trading para el mercado internacional de divisas           Repositorio: Link ---   Introducción  Este trabajo es realizado como proyecto final muestra para la materia de *Análisis Estadístico Multivariable*, cursada en el periodo de Otoño 2019. Esta materia es parte del posgrado *Maestría en Ciencia de Datos* ofertado en la universidad **ITESO**. Los temas y modelos abordados en este trabajo fueron: - Regresión Lineal Multivariada (con variables endógenas).- Principal Component Analysis (PCA).- ANOVA.- Clustering.Como producto de un esfuerzo extra, este trabajo tiene las siguientes características:- **Clustering secuencial para series de tiempo**: *Mueen's Algorithm for Sequential Similarity : MASS*- **BigData**: Serie de tiempo de 3.9 millones de datos, 296,000 datos atemporales.- **Procesamiento en Paralelo**: Con ayuda de librerías, funciones procesadas en 4 nucleos.- **Investigación reproducible**: Jupyter Notebook, Git para control de versiones.- **Programación eficiente vectorizada**: Compresión de listas-diccionarios, lambdas, arreglos.- **Ingeniería de variables**: Tratamiento de datos previo a modelos. - **Visualización de datos**: Plotly para visualización interactiva de datos. El propósito de este trabajo fue utilizar los modelos y teorías vistas en clase para proponer un análisis y generación de modelos para mostrar una aplicación de los mismos. Tal aplicación debía de ser buscando una situación que estuviera lo más apegada a condiciones reales y que fuera del interés del estudiante, cumpliendo también con requisitos básicos como lo fueron: 1) Desarrollar por lo menos 3 modelos y/o técnicas vistas en clase, 2) Generación de un documento tipo reporte, 3) Con una estructura general de Introducción, Desarrollo y Conclusiones.   Problema base  Fue elegido el ámbito de *Finanzas bursátiles* y el proceso de *trading* o *compra/venta* de activos financieros, particularmente en el *Trading algorítmico en el mercado internacional de divisas*. Más en concreto, se plantea como propósito de este trabajo los siguientes enunciados:- Se busca construir un predictor del tipo de cambio Eur/Usd utilizando un modelo regresivo lineal multivariado con variables endógenas.- Se busca explorar la reacción del tipo de cambio Eur/Usd ante el comunicado de indicadores económicos semanales, tanto para la economía de USA, la Zona Euro, y para las economías individuales de Francia y Alemania. ---   Modelos  La aplicación de los modelos fue con la siguiente dinámica:- **Meta modelo 1**: RLM con variables endógenas y reducción de dimensionalidad con PCA.- - *Con información para fechas desde 2009-01-06 00:00 GMT hasta 2019-12-06 00:00 GMT*- - *Precios semanales del Eur/Usd*- **Meta modelo 2**: ANOVA y Clustering Secuencial de series de tiempo con MASS.- - *Con información para fechas desde 2009-01-06 00:00 GMT hasta 2019-12-06 GMT*- - *Calendario económico para USA y Zona Euro*- - *Precios de cada minuto del Eur/Usd*   Descripción de archivos  En la carpeta del proyecto, se colocó una subcarpeta llamada *archivos*, en donde se colocaron todos los archivos con los datos utilizados para este proyecto. La relación de los archivos es la siguiente:- **Eur_Usd_M1.csv** : Precios históricos, en formato OHLC (*Open*, *High*, *Low*, *Close*), del tipo de cambio Euro Vs Dólar americano, tomados con una periodicidad de cada 1 minuto, para las fechas de *2009-01-06 00:00:00* hasta *2019-12-06 00:00:00*- **Eur_Usd_M5.csv** : Precios históricos, en formato OHLC (*Open*, *High*, *Low*, *Close*), del tipo de cambio Euro Vs Dólar americano, tomados con una periodicidad de cada 5 minutos, para las fechas de *2009-01-06 00:00:00* hasta *2019-12-06 00:00:00*.- **Eur_Usd_W.csv** : Precios históricos, en formato OHLC (*Open*, *High*, *Low*, *Close*), del tipo de cambio Euro Vs Dólar americano, tomados con una periodicidad de cada semana, para las fechas de *2009-01-06 00:00:00* hasta *2019-12-06 00:00:00*.- **Calendario_Economico.csv** : Información de comunicación histórica de indicadores macroeconómicos para las economías de USA, Zona Euro, Alemania y Francia, para las fechas de *2009-01-06 00:00:00* hasta *2019-12-06 00:00:00*.   Descripción de notebooks  En la carpeta del proyecto, se colocó una subcarpeta llamada *notebooks*, en donde se colocaron todos los archivos de los jupyter notebooks que explican los procesos complementarios al proyecto. La relación de los archivos es la siguiente:- **aem_proyecto_slides.html** : Notebook reacomodado para utilizarlo como presentación. - **aem_proyecto_principal.html** : Notebook del presente documento. En este se incluye el flujo del script *principal.py* - **aem_proyecto_funciones.html** : Notebook con la explicación del código contenido en el script *funciones.py*- **aem_proyecto_datos.html** : Notebook con la explicación del código contenido en el script *datos.py*- **aem_proyecto_visualizaciones.html** : Notebook con la explicación del código contenido en el script *visualizaciones.py*   Importar funciones y datos<jupyter_code>import funciones as fn                          # Importar funcione especiales hechas para este proyecto
import visualizaciones as vs                    # Importar funciones para visualizaciones
from datos import df_pe_w as df_pe_w            # Importar los precios historicos semanales
from datos import df_ce_w as df_ce_w            # Importar los indicadores económicos historicos
from datos import df_pe_m1 as df_pe_m1          # Importar los indicadores económicos historicos<jupyter_output><empty_output>
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