R中的金融时间序列的规则提取

我用一个使用R的规则提取算法挣扎。通常，我有一个金融时间序列，根据趋势和持续时间将其分解成不同的片段。正如我导致我得到类似于此之下的数据帧：R中的金融时间序列的规则提取

> head(DF) 
    Segment trend duration description 
1  1  C   S   C_S 
2  2  VP   L  VP_L 
3  3  VN   S  VN_S 
4  4  N   S   N_S 
5  5  P   M   P_M 
6  6  VP   M  VP_M

其中VN，N，C，P，VP（很负，负，恒定的，正的，非常积极的）描述了选择期间所发生的趋势段，S，M，L（短，中，长）描述每个段的持续时间，最后一列仅是前一个的组合。我想要获得的是规则，其中LHS包含关于细分市场的历史信息，而RHS是未来细分市场。因此，例如，一个规则可以是这样的：

ID Rule         Support Confidence 
R5 seg(t-2): VP_B & seg(t-1): N_S    10  71.4% 
     => seg(t): P_M

我想强调的是用于创建规则的部分应该是连续的。有关提议的算法或r包的任何想法将不胜感激。在此先感谢！

来源

2015-04-01 Michał

这看起来像一个完整的项目不是一个具体的问题更多。 – RockScience 2015-04-01 09:59:18

是的，的确如此。但我需要的只是熟悉这个主题的人的一点建议。 – 2015-04-01 10:09:44

它使用arules包：

Lines <- "Segment trend duration description 
1  1  C   S   C_S 
2  2  VP   L  VP_L 
3  3  VN   S  VN_S 
4  4  N   S   N_S 
5  5  P   M   P_M 
6  6  VP   M  VP_M" 


library(arules) 
library(zoo) 

z <- read.zoo(text = Lines, header = TRUE, FUN = identity) 
lags <- as.data.frame(lag(z$description, 0:-2)) 

a <- apriori(lags) 
inspect(a)

更多信息，请参见vignette("arules")。

另一件事是尝试：

library(rpart) 
rpart(lag0 ~., lags)

来源

2015-04-01 10:25:47

这听起来像我在找什么，但我得到了这个错误：作为（数据，“交易”）错误：没有方法或强制“公式”到“交易”的默认 – 2015-04-01 11:36:17

现在已经解决了这个问题。 – 2015-04-01 12:41:08

这种方法几乎可以完美实现，但分段并非如此，例如 {lag0 = VN_L，lag-2 = N_S} => {lag-1 = N_S}。我尝试在apriori函数中设置外观=列表（rhs =“lag0”），但它返回给我一个错误。 – 2015-04-01 12:55:03

R中的金融时间序列的规则提取

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