赫兹量化致力于构建能够预测金融产品市场行为的交易系统，以货币对为例。预测目标多种多样，本文聚焦于预测货币对的涨跌趋势。交易者通常通过在图表上添加指标，寻找预测价格走势的模式。本文探讨运用R统计分析系统中的Rattle包，自动化选取相关模式，对价格行为进行预测。

R作为金融预测的理想工具，尽管对经验丰富的统计人员而言较为复杂，但其强大的功能工具包为交易系统开发者提供了重要支持。Rattle包简化了R语言的使用，使交易者无需深入了解R语言即可利用其进行交易系统开发。Rattle作为一个开源软件包，鼓励用户学习、测试和扩展代码。

本文基于EURUSD、GBPUSD、USDCHF、USDJPY、EURGBP、USDCAD六大货币对在H1时间框架下从2011年1月10日到2013年12月24日的收盘价进行计算，数据涵盖超过18000个K线，确保了计算结果的可靠性。这些数据用于寻找预测多空趋势的模式。

通过创建目标变量，赫兹量化精确定义了预测对象。目标变量的选择对模型成功至关重要。本文中，模型旨在预测趋势，将目标变量设定为“买”和“卖”。通过将ZigZag指标应用于历史数据，辅助确定目标变量。

独立变量的选择同样关键，它们是模型成功的基础。本文使用了六种货币的报价、时间和日期作为独立变量，并创建了额外的预测因子，如MACD、RSI指标等，以揭示源报价中的趋势。最终形成88个独立变量、一个目标变量和一个辅助变量。

Rattle包提供的数据预处理工具帮助进行智能数据处理。通过输入参数预览、相关性分析、尺度调整和转换成分类形式等步骤，对数据集进行优化，为模型开发做好准备。

随机森林在量化交易软件中的趋势预测策略探究

在模型开发过程中，选择合适的分类算法，将预测因子组合值对应的多空趋势分离出来，进行模型训练、验证和测试。本文将详细探讨随机森林模型，评估其预测误差和鲁棒性。