Time series feature engineering
search อากู๋คำว่า ‘time series feature engineering for stock market’ เจอผลลัพธ์เจ๋งๆ มากมาย (การทำโมเดล จะ รวย/จน, แม่น/ไม่แม่น, เวิร์ก/ไม่เวิร์ก สำคัญที่สุดอยู่ที่ feature engineering และ model architecture นะครับ)
ผลลัพธ์เจ๋งๆ เช่น
- https://towardsdatascience.com/the-importance-of-feature-engineering-for-financial-time-series-forecasting-a1163efe8b8a
- https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/12/6-powerful-feature-engineering-techniques-time-series/
- https://towardsdatascience.com/top-4-time-series-feature-engineering-lessons-from-kaggle-ca2d4c9cbbe7
- https://www.kdnuggets.com/2017/11/automated-feature-engineering-time-series-data.html
- https://alphascientist.com/feature_engineering.html
- https://mdpi-res.com/d_attachment/entropy/entropy-22-01162/article_deploy/entropy-22-01162-v3.pdf
ตัวอย่าง feature engineering แนว domain specific เช่น
MACD กำหนดให้มี 4 ค่า
1 = macd >= macd_signal & macd >= 0
2 = macd >= macd_signal & macd < 0 3 = macd < macd_signal & macd >= 0
4 = macd < macd_signal & macd < 0
RSI กำหนดให้มี 5 ค่า โดยขั้นตอนคือ ปัดเศษ -> หาร 10 -> ปัดเศษ -> หาร 2 -> ปัดเศษลง จะได้
0 = ต่ำมาก
…
4 = สูงมาก
ง่ายมั้ย? 😊