Mening i Data: Den Hemmelige Ingrediensen i ML-Modeller

Søppel inn, søppel ut. Dette er den gylne regelen i datavitenskap. Du kan ha det mest avanserte nevrale nettverket i verden, men hvis du mater det med rå, støyende prisdata, vil det feile. Feature Engineering er kunsten å transformere rådata til meningsfulle innganger.

Hva er en "Feature"?

I handel er "Pris" rådata.

• RSI (Relative Strength Index) er en funksjon (feature) avledet fra pris.
• Volatilitet (ATR) er en funksjon.
• Tid på Dagen er en funksjon.

Kunsten å Transformere

Effektiv feature engineering innebærer å lage innganger som fremhever prediktive mønstre.

1. Normalisering

Priser varierer voldsomt (Bitcoin på 100 $ vs 100 000 $). Vi normaliserer innganger (f.eks. ved bruk av Log Returns eller Z-scores) slik at modellen ser relative endringer, ikke absolutte tall.

2. Lag Features (Forsinkelseselementer)

Gjeldende pris avhenger av tidligere pris. Vi lager "forsinkede" versjoner av data (t-1, t-2, t-5) for å gi modellen tidsmessig kontekst.

3. Interaksjonsfunksjoner

Å kombinere to indikatorer avslører ofte mer enn én alene. For eksempel gir Volum * Prisendring oss Pengestrøm.

Unngå Overfitting

Å legge til for mange funksjoner fører til "Dimensjonalitetens forbannelse." Modellen blir forvirret av støy. Vi bruker teknikker som PCA (Principal Component Analysis) for å velge bare de mest virkningsfulle funksjonene.

Vår Tilnærming

Hos TradingMaster stoler vår Markedsanalyse på et kuratert sett med over 200 proprietære funksjoner, testet for robusthet på tvers av varierende markedsforhold.