特征工程：从提取到构造

"特征构造-数字信号处理（matlab版）" 特征工程是数据分析和机器学习过程中的关键步骤，它涉及到原始数据的转化和优化，以便更好地服务于模型训练和预测。特征提取、特征选择和特征构造是特征工程的三个主要组成部分。 4.1 特征提取：这一阶段的目标是将原始数据转化为具有显著意义的特征，可以是物理意义、统计意义或计算出来的新特征。对于表格数据，PCA（主成分分析）常用于降维和创建新特征。图像数据则可能涉及边缘检测、角点检测等。PCA和LDA（线性判别分析）是常见的特征提取技术。在金融领域，如股票数据分析，原始价格可能需要经过复权处理以反映真实价值，生成新的特征。 4.2 特征选择：在数据预处理后，需要挑选出对模型性能有贡献的特征。特征发散性和与目标变量的相关性是评估特征的重要标准。不发散的特征（低方差）通常信息有限，而与目标变量高度相关的特征则更能提升模型的预测能力。例如，金融市场的成交量和价格往往能反映股票的大部分信息，因此在构建策略时会被优先考虑。 4.3 特征构造：原始特征可能无法直接满足模型的需求，此时需要构造新特征。密度、收盘价标准差和平均振幅等特征是通过对已有数据进行计算得出，能够更好地捕捉数据的内在特性。在金融领域，构造的特征如收盘价标准差反映了价格波动，平均振幅揭示了价格变动幅度，有助于策略的开发。 特征工程的重要性被业界广泛认可，如Andrew Ng、Pedro Domingos和Mohammad Pezeshki等专家强调，特征的质量直接影响机器学习项目的成功率。BigQuant作为一个量化投资平台，提供了可视化工具帮助用户进行特征工程，包括AI策略生成器，使得即使无编程经验的用户也能创建自己的量化策略。 通过BigQuant宽客学院的教程，无论是金融从业者、工程师还是学生，都能逐步学习和掌握量化投资技能，运用人工智能和特征工程开发出高效的投资策略。通过策略生成器，用户可以简单地选择因子，生成策略代码，运行并查看回测结果，快速体验到量化投资的魅力。