Нормализация

Нормализация - это процесс преобразования данных таким образом, чтобы значения были сопоставимы в различных масштабах. Она широко используется в количественном анализе и машинном обучении.

Общие методы

Пример

Трейдер нормализует данные об объеме и изменении цены перед передачей их в модель, чтобы одна характеристика не доминировала из-за масштаба.

Практические заметки

Выбор методов нормализации может повлиять на поведение модели. Метод должен соответствовать предположениям модели и применяться последовательно в обучающих данных и живых данных.

Практический контрольный список

Распространенные ошибки

Данные и измерения

Хороший анализ начинается с последовательных данных. Для нормализации подтвердите источник данных, часовой пояс и частоту выборки. Если концепция зависит от расчетных дат или дат расписания, выровняйте календарь с правилами биржи. Если это зависит от ценового действия, рассмотрите использование скорректированных данных для обработки корпоративных действий.

Заметки по управлению рисками

Контроль рисков необходим при применении нормализации. Определите максимальный убыток на сделку, общую экспозицию по связанным позициям и условия, которые делают идею недействительной. План быстрого выхода полезен, когда рынки резко движутся.

Вариации и связанные термины

Многие трейдеры используют нормализацию наряду с более широкими концепциями, такими как анализ тренда, режимы волатильности и условия ликвидности. Похожие инструменты могут существовать с разными названиями или немного отличающимися определениями, поэтому четкая документация предотвращает путаницу.