Инженеринг на функции: Тайната съставка на ML моделите

Боклук на входа, боклук на изхода. Това е златното правило на Data Science. Можете да имате най-напредналата невронна мрежа в света, но ако ѝ подадете сурови, шумни данни за цените, тя ще се провали. Инженерингът на функции (Feature Engineering) е изкуството да трансформирате суровите данни в смислени входове.

Какво е функция (Feature)?

В търговията "Цена" е сурова данна.

• RSI (Индекс на относителната сила) е функция, изведена от цената.
• Волатилност (ATR) е функция.
• Час от деня е функция.

Изкуството на трансформацията

Ефективният инженеринг на функции включва създаване на входове, които подчертават предсказуеми модели.

1. Нормализация

Цените варират диво (Bitcoin на $100 срещу $100,000). Ние нормализираме входовете (напр. използвайки логаритмична възвръщаемост или Z-scores), така че моделът да вижда относителни промени, а не абсолютни числа.

2. Лаг функции (Lag Features)

Текущата цена зависи от миналата цена. Ние създаваме "забавени" версии на данни (t-1, t-2, t-5), за да дадем на модела времеви контекст.

3. Функции за взаимодействие

Комбинирането на два индикатора често разкрива повече от всеки поотделно. Например, Обем * Промяна в цената ни дава Паричен поток.

Избягване на пренапасване (Overfitting)

Добавянето на твърде много функции води до "Проклятието на размерността". Моделът се обърква от шума. Използваме техники като PCA (Анализ на главните компоненти), за да изберем само най-въздействащите функции.

Нашият подход

В TradingMaster нашият Пазарен анализ разчита на подбран набор от над 200 собствени функции, тествани за устойчивост при различни пазарни условия.