Feature engineering

Feature Engineering: A Arte de Criar Variáveis Preditoras para Trading de Futures

Introdução

No mundo do trading de Futures, onde cada fração de segundo conta e a precisão é fundamental, a capacidade de prever movimentos de preços é o Santo Graal. Embora a análise técnica e a análise fundamentalista sejam ferramentas essenciais, a eficácia de qualquer estratégia de trading depende intrinsecamente da qualidade dos dados utilizados. É aqui que entra em jogo o "Feature Engineering" (Engenharia de Características), um processo crucial para transformar dados brutos em informações significativas, capazes de alimentar modelos preditivos mais robustos e precisos. Este artigo visa desmistificar o Feature Engineering para traders de Futures iniciantes, explorando seus conceitos, técnicas e aplicações práticas.

O Que é Feature Engineering?

Feature Engineering é o processo de selecionar, transformar e criar novas variáveis (features) a partir de dados brutos, com o objetivo de melhorar o desempenho de modelos de machine learning ou de sistemas de trading baseados em regras. Em termos simples, trata-se de "ensinarmos" o computador a identificar padrões relevantes nos dados que, de outra forma, poderiam passar despercebidos.

Em vez de simplesmente alimentar um modelo com dados brutos de preços (abertura, máxima, mínima, fechamento - OHLC), o Feature Engineering permite que você crie variáveis que capturem informações mais complexas, como tendências, volatilidade, momentum, e relações entre diferentes ativos.

Por Que o Feature Engineering é Importante para Futures?

O mercado de Futures é notoriamente complexo e dinâmico. Vários fatores influenciam os preços, incluindo oferta e demanda, eventos econômicos, notícias, clima (no caso de commodities agrícolas), e o sentimento do mercado. Capturar essa complexidade requer mais do que apenas dados de preços históricos.

Melhora a Precisão das Previsões: Features bem projetadas podem revelar padrões sutis que impactam os preços, levando a previsões mais precisas.
Reduz o Overfitting: Ao fornecer informações relevantes, o Feature Engineering pode ajudar a evitar que o modelo se ajuste excessivamente aos dados de treinamento, melhorando sua capacidade de generalização para dados futuros.
Aumenta a Robustez: Um modelo treinado com features relevantes é mais resistente a ruídos e anomalias nos dados.
Permite a Criação de Estratégias Mais Sofisticadas: Features avançadas abrem a porta para o desenvolvimento de estratégias de trading mais complexas e adaptáveis.

Tipos de Features em Futures

Podemos categorizar as features em diversos grupos, dependendo de como são criadas e do tipo de informação que capturam.

Features de Preço: São derivadas diretamente dos dados de preço.

   *   Retornos: A variação percentual do preço em um determinado período. (Ex: Retorno diário, Retorno semanal). Veja Cálculo de Retornos.
   *   Diferenças de Preço: A diferença entre o preço atual e o preço anterior.
   *   Médias Móveis: A média do preço em um determinado período. (Ex: Média Móvel Simples - SMA, Média Móvel Exponencial - EMA).
   *   Taxa de Variação: A velocidade com que o preço está mudando.

Features de Volume: Relacionadas ao volume de negociação.

   *   Volume Acumulado: A soma do volume de negociação em um determinado período.
   *   Volume Médio: A média do volume de negociação em um determinado período.
   *   Oscilador de Volume: Compara o volume atual com o volume médio.
   *   On Balance Volume (OBV): OBV é um indicador de momentum que relaciona preço e volume.

Features de Volatilidade: Medem a dispersão dos preços.

   *   Desvio Padrão: Mede a dispersão dos preços em relação à média.
   *   Amplitude (Range): A diferença entre a máxima e a mínima em um determinado período.
   *   ATR (Average True Range): ATR mede a volatilidade média ao longo de um período.
   *   Bandas de Bollinger: Bandas de Bollinger utilizam o desvio padrão e médias móveis para identificar níveis de sobrecompra e sobrevenda.

Features de Momentum: Indicam a velocidade e a direção do movimento do preço.

   *   Índice de Força Relativa (IFR/RSI): RSI mede a magnitude das mudanças recentes de preço para avaliar condições de sobrecompra ou sobrevenda.
   *   MACD (Moving Average Convergence Divergence): MACD mostra a relação entre duas médias móveis exponenciais.
   *   Estocástico: Estocástico compara o preço de fechamento com a amplitude de preços em um determinado período.

Features de Calendário: Relacionadas a data e hora.

   *   Dia da Semana: (Segunda, Terça, etc.). Alguns ativos podem ter padrões de negociação diferentes em dias diferentes.
   *   Hora do Dia:  Os preços podem variar ao longo do dia devido a diferentes fluxos de notícias e participantes do mercado.
   *   Mês do Ano:  Alguns contratos futuros podem ter sazonalidades específicas.

Técnicas de Feature Engineering

Existem diversas técnicas que podem ser utilizadas para criar features mais informativas.

Transformações Matemáticas:

   *   Logaritmo: Útil para reduzir a assimetria dos dados e estabilizar a variância.
   *   Raiz Quadrada: Similar ao logaritmo, pode ajudar a normalizar os dados.
   *   Escalonamento:  Normaliza os dados para uma determinada faixa (Ex: Min-Max Scaling, Z-Score Standardization).

Combinação de Features:

   *   Somas, Diferenças, Razões: Combinar features existentes pode revelar novas informações.
   *   Interações: Multiplicar ou dividir features para capturar relações não lineares.

Criação de Features Baseadas em Domínio:

   *   Conhecimento do Mercado: Utilizar o conhecimento específico do mercado de Futures para criar features relevantes. Ex: em commodities agrícolas, incluir dados climáticos.
   *   Análise Fundamentalista: Incorporar dados de relatórios econômicos, taxas de juros, e outros indicadores macroeconômicos.

Time Series Decomposition:

   *   Tendência: Extrair a tendência de longo prazo dos dados de preço.
   *   Sazonalidade: Identificar padrões repetitivos em um determinado período.
   *   Resíduo: O componente restante após a remoção da tendência e sazonalidade.

Lagged Features:

   *   Valores Passados: Utilizar valores passados de uma feature como entrada para o modelo. Ex: preço de fechamento de ontem para prever o preço de hoje.

Ferramentas para Feature Engineering

Diversas ferramentas podem auxiliar no processo de Feature Engineering.

Python: A linguagem de programação mais popular para ciência de dados, com bibliotecas como Pandas, NumPy e Scikit-learn.
R: Outra linguagem popular para análise estatística e machine learning.
Excel: Pode ser utilizado para tarefas simples de Feature Engineering, como cálculos e transformações básicas.
Plataformas de Trading: Algumas plataformas de trading oferecem ferramentas para criar features personalizadas.

Exemplo Prático: Criando Features para um Contrato Futuro de Petróleo (CL)

Vamos imaginar que você está interessado em criar um modelo para prever o preço do contrato futuro de petróleo (CL).

Features Potenciais
Feature	Descrição	Tipo
Preço de Fechamento (CL)	Preço de fechamento do contrato futuro de petróleo.	Preço
Volume de Negociação (CL)	Volume de negociação do contrato futuro de petróleo.	Volume
Média Móvel de 20 dias (CL)	Média do preço de fechamento nos últimos 20 dias.	Preço
ATR de 14 dias (CL)	Volatilidade média nos últimos 14 dias.	Volatilidade
Variação do Estoque de Petróleo (EIA)	Dados do relatório semanal do EIA sobre o estoque de petróleo.	Fundamentalista
Taxa de Câmbio Dólar/Real	Influencia o preço do petróleo para investidores brasileiros.	Fundamentalista
Retorno Diário (CL)	Variação percentual do preço de fechamento em relação ao dia anterior.	Retorno
MACD (12, 26, 9) (CL)	Indicador de momentum.	Momentum

Considerações Finais e Próximos Passos

O Feature Engineering é um processo iterativo e experimental. Não existe uma fórmula mágica para criar as features perfeitas. É importante testar diferentes abordagens, avaliar o impacto de cada feature no desempenho do seu modelo, e ajustar suas estratégias com base nos resultados.

Lembre-se que a qualidade dos dados é crucial. Certifique-se de que seus dados sejam precisos, consistentes e relevantes para o mercado que você está analisando.

Para aprofundar seus conhecimentos, explore os seguintes tópicos:

Ao dominar o Feature Engineering, você estará um passo mais perto de se tornar um trader de Futures mais eficiente e lucrativo.

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