Вопрос или проблема
Я новичок в моделировании данных, поэтому заранее извиняюсь, если использую неправильную терминологию.
У меня есть стандартный набор временных рядов исторических цен, который используется для обучения/тестирования простой модели классификатора Random Forest, предсказывающей направление доходности (+/-).
У меня также есть несколько общих статистических данных для “направления дня недели”, например, частота: Понедельник ВВЕРХ=120, Понедельник ВНИЗ=90, Вторник ВВЕРХ=67, Вторник ВНИЗ=50, Пятница ВВЕРХ=55, Пятница ВНИЗ=181.
Как я могу объединить результаты модели RF временных рядов с уклоном из статистических данных в новую модель? Например, придать больше веса положительным/вверх предсказаниям в понедельник и больше веса отрицательным/вниз предсказаниям в пятницу?
Существует несколько подходов. Два из них:
- Преобразование данных временных рядов в структурированные данные
- Преобразование ваших статистических данных в данные временных рядов
Эта статья является хорошим введением.
По вашему второму вопросу о том, как придать больший вес некоторым признакам, пожалуйста, прочитайте этот пост.
Надеюсь, это поможет.
Ответ или решение
Комбинирование временных рядов и статистических данных для модели предсказания
Введение
Комбинирование временных рядов и статистических данных открывает новые горизонты для создания более точных предсказательных моделей. Ваш случай, связанный с предсказанием направлений доходности на основе исторических цен и статистики по дням недели, представляет собой интересный вызов. В данной статье мы рассмотрим, как эффективно интегрировать временные ряды и статические данные, предоставив модели возможность учитывать как историческую информацию, так и сезонные эффекты.
Шаг 1: Преобразование временных рядов в структурированные данные
Первый подход состоит в преобразовании ваших временных рядов в более структурированные данные, чтобы иметь возможность легко комбинировать их с другими источниками информации. Для этого можно использовать механизм создания признаков (feature engineering):
-
Создание дополнительных признаков: Из временных рядов можно извлечь такие признаки, как:
- Дата (день, месяц, год)
- День недели (с учетом влияния на доходность)
- Значения предыдущих цен или доходностей (например, 1-й, 2-й и 3-й логи доходности)
- Скользящие средние и другие технические индикаторы (RSI, MACD и т.д.)
-
Объединение с статистикой: После извлечения признаков из временного ряда, их можно объединить со статистическими данными о частоте направлений по дням недели. Например, можно создать бинарные или категориальные переменные, которые будут указывать на «день недели» и соответствующие статистические результаты, позволяя модели учитывать их влияние.
Шаг 2: Учитывание статистического смещения
Второй подход заключается в усилении характеристик на основе вашей статистики. Это можно сделать двумя способами:
-
Включение в модель как дополнительные признаки: К статистическим данным можно добавить новые признаки, например:
- Входной размер, отражающий вес каждого дня недели (например, для понедельника можно задать больший вес "UP" на основе частоты, в то время как для пятницы — "DOWN").
-
Регулировка веса предсказаний: После построения модели Random Forest можно применять метод, называемый "калибровка предсказаний". Нагружая предсказания модели в зависимости от дня недели (например, умножая вероятность “UP” в понедельник на некоторый коэффициент), вы сможете учитывать статистику, что поможет получить более сбалансированные и качественные результаты.
Шаг 3: Обучение и тестирование
После комбинирования и настройки данных следующим шагом будет разделение данных на тренировочный и тестовый наборы. Вам следует произвести:
-
Настройку модели: Использовать встроенные возможности Random Forest для настройки параметров, таких как количество деревьев, глубина дерева и т.д., с учетом новых признаков.
-
Валидацию: Обязательно провести кросс-валидацию для проверки модели на устойчивость и неспецифичность.
Заключение
Комбинирование временных рядов и статистических данных представляет собой мощный метод в области предсказательного анализа. Эффективное преобразование данных и настройка весов позволяют улучшить точность модели. Вам предстоит экспериментировать с различными подходами, документируя и анализируя результаты, что поможет вам обрести уверенность в работе с данными.
Работа с данными — это непрерывный процесс обучения, и со временем вы будете набирать опыт и уверенность в создании более сложных и точных моделей. Успехов вам в вашей работе!