Inženjering značajki: Tajni sastojak ML modela

Smeće unutra, smeće van. Ovo je zlatno pravilo znanosti o podacima. Možete imati najnapredniju neuronsku mrežu na svijetu, ali ako je hranite sirovim, šumnim podacima o cijenama, neće uspjeti. Inženjering značajki je umjetnost pretvaranja sirovih podataka u smislene ulaze.

Što je značajka?

U trgovanju, "Cijena" je sirovi podatak.

• RSI (Indeks relativne snage) je značajka izvedena iz cijene.
• Volatilnost (ATR) je značajka.
• Doba dana je značajka.

Umjetnost transformacije

Učinkovit inženjering značajki uključuje stvaranje ulaza koji ističu prediktivne obrasce.

1. Normalizacija

Cijene divlje variraju (Bitcoin na $100 vs $100,000). Normaliziramo ulaze (npr. koristeći logaritamske povrate ili Z-rezultate) tako da model vidi relativne promjene, a ne apsolutne brojeve.

2. Značajke kašnjenja (Lag Features)

Trenutna cijena ovisi o prošloj cijeni. Stvaramo verzije podataka s "kašnjenjem" (t-1, t-2, t-5) kako bismo modelu dali vremenski kontekst.

3. Značajke interakcije

Kombiniranje dva indikatora često otkriva više od jednog samog. Na primjer, Volumen * Promjena cijene daje nam Tok novca.

Izbjegavanje prekomjernog prilagođavanja (Overfitting)

Dodavanje previše značajki dovodi do "Prokletstva dimenzionalnosti". Model se zbuni bukom. Koristimo tehnike poput PCA (Analiza glavnih komponenti) kako bismo odabrali samo najutjecajnije značajke.

Naš pristup

U TradingMasteru, naša Analiza tržišta oslanja se na odabrani skup od preko 200 vlasničkih značajki, testiranih na robusnost u različitim tržišnim uvjetima.