Inżynieria funkcji: Sekretny sos modeli ML

Śmieci w środku, śmieci na zewnątrz. To złota zasada Data Science. Można mieć najbardziej zaawansowaną sieć neuronową na świecie, ale jeśli podasz jej surowe, zaszumione dane o cenach, to zawiedzie. Inżynieria funkcji to sztuka przekształcania surowych danych w znaczące dane wejściowe.

Co to jest funkcja?

W handlu „Cena” to surowe dane.

• RSI (Indeks siły względnej) to cecha wynikająca z ceny.
• Zmienność (ATR) jest cechą.
• Pora dnia to funkcja.

Sztuka transformacji

Efektywna inżynieria cech polega na tworzeniu danych wejściowych, które podkreślają wzorce predykcyjne.

1. Normalizacja

Ceny są bardzo zróżnicowane (Bitcoin na poziomie 100 dolarów vs 100 000 dolarów). Normalizujemy dane wejściowe (np. używając log Returns lub Z-score), aby model widział zmiany względne, a nie liczby bezwzględne.

2. Funkcje opóźnień

Obecna cena zależy od ceny przeszłej. Tworzymy „opóźnione” wersje danych (t-1, t-2, t-5), aby nadać modelowi kontekst czasowy.

3. Funkcje interakcji

Połączenie dwóch wskaźników często ujawnia więcej niż jeden. Na przykład „Wolumen * Zmiana ceny” daje nam Przepływ pieniędzy.

Unikanie nadmiernego dopasowania

Dodanie zbyt wielu funkcji prowadzi do „Klątwy Wymiarowości”. Model jest zdezorientowany hałasem. Używamy technik takich jak PCA (analiza głównych składowych), aby wybrać tylko najbardziej wpływowe funkcje.

Nasze podejście

W TradingMaster nasza Analiza rynku opiera się na wybranym zestawie ponad 200 zastrzeżonych funkcji, przetestowanych pod kątem niezawodności w różnych warunkach rynkowych.