Feature engineering

1. Feature Engineering для Криптофьючерсов: Руководство для Начинающих

Инженерия признаков (Feature Engineering) – это, пожалуй, самая недооцененная, но при этом критически важная часть процесса построения успешных моделей машинного обучения (МО) для торговли криптофьючерсами. В то время как сложные алгоритмы, такие как нейронные сети, привлекают много внимания, именно качество входных данных – то есть признаков – в наибольшей степени определяет эффективность модели. В данной статье мы подробно рассмотрим, что такое инженерия признаков, почему она важна для криптотрейдинга, и какие признаки можно использовать для построения прибыльных стратегий на рынке криптофьючерсов.

Что такое Feature Engineering?

В своей основе, инженерия признаков – это процесс преобразования необработанных данных в признаки, которые лучше подходят для алгоритмов машинного обучения. Алгоритмы МО “понимают” только числовые данные. Необработанные данные, такие как цены, объемы, или данные из социальных сетей, часто нуждаются в обработке и преобразовании, чтобы их можно было использовать для обучения модели. Хорошо спроектированные признаки могут значительно упростить задачу алгоритма, выделив важные закономерности и улучшив его способность к обобщению и прогнозированию.

Представьте себе задачу предсказания цены Bitcoin. Вы можете подать на вход модели просто историю цен. Однако, если вы добавите признаки, отражающие, например, волатильность, тренд, или корреляцию с другими активами, модель получит гораздо больше информации и сможет сделать более точный прогноз. Это и есть суть инженерии признаков.

Почему инженерия признаков важна для криптофьючерсов?

Рынок криптофьючерсов обладает рядом особенностей, которые делают инженерию признаков особенно важной:

• **Высокая волатильность:** Криптовалюты известны своей высокой волатильностью, что требует от моделей способности быстро адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям. Признаки, отражающие волатильность, помогают модели учитывать этот фактор.
• **Нелинейность:** Зависимости на рынке криптоактивов часто нелинейны. Простые линейные модели могут оказаться неэффективными. Инженерия признаков позволяет создавать признаки, которые лучше отражают эти нелинейные зависимости.
• **Шумовые данные:** Крипторынок подвержен манипуляциям и “шуму”, что может затруднить выявление реальных закономерностей. Инженерия признаков может помочь отфильтровать этот шум и выделить значимые сигналы.
• **Ограниченная история данных:** По сравнению с традиционными финансовыми рынками, история данных для большинства криптовалют относительно коротка. Это означает, что модели должны быть более эффективными в использовании доступной информации, а инженерия признаков играет ключевую роль в достижении этой эффективности.
• **Влияние новостей и настроений:** Крипторынок сильно реагирует на новости и настроения в социальных сетях. Признаки, отражающие эти факторы, могут значительно улучшить прогнозы модели. Анализ настроений является важным аспектом.

Типы признаков для криптофьючерсов

Существует множество признаков, которые можно использовать для построения моделей машинного обучения для торговли криптофьючерсами. Их можно разделить на несколько основных категорий:

• **Ценовые признаки:** Это самые базовые признаки, основанные на истории цен актива.

   *   **Простая скользящая средняя (SMA):**  Усредненная цена за определенный период времени.  Помогает сгладить колебания цен и выявить тренды. Скользящие средние
   *   **Экспоненциальная скользящая средняя (EMA):**  Придает больший вес более свежим ценам, что делает ее более чувствительной к изменениям тренда. Экспоненциальные скользящие средние
   *   **Разница между SMA и EMA:**  Показывает, насколько быстро цена отклоняется от долгосрочного тренда.
   *   **Максимальная и минимальная цена за период:**  Показывает экстремальные значения цены.
   *   **Процентное изменение цены:**  Отражает скорость изменения цены.
   *   **Волатильность (например, ATR - Average True Range):**  Измеряет разброс цен за определенный период времени.  Волатильность
   *   **Импульс (Momentum):**  Измеряет скорость изменения цены и ее силу. Импульс

• **Признаки объема торгов:** Объем торгов может указывать на силу тренда и подтверждать ценовые сигналы.

   *   **Объем торгов:**  Общее количество актива, проданного или купленного за определенный период времени.
   *   **Скользящая средняя объема торгов:**  Сглаживает колебания объема торгов.
   *   **On Balance Volume (OBV):**  Накопительный объем, который связывает изменение цены и объема торгов. OBV
   *   **Chaikin Money Flow (CMF):**  Измеряет давление покупателей и продавцов на основе объема торгов и ценового диапазона. CMF

• **Признаки технического анализа:** Основаны на различных индикаторах технического анализа.

   *   **Индекс относительной силы (RSI):**  Измеряет скорость и величину изменения цены, чтобы определить перекупленность или перепроданность актива. RSI
   *   **Стохастический осциллятор:**  Сравнивает текущую цену закрытия с диапазоном цен за определенный период времени. Стохастик
   *   **MACD (Moving Average Convergence Divergence):**  Показывает взаимосвязь между двумя скользящими средними цены. MACD
   *   **Fibonacci Retracement Levels:** Уровни коррекции Фибоначчи, используемые для определения потенциальных уровней поддержки и сопротивления. Уровни Фибоначчи
   *   **Bollinger Bands:**  Показывают волатильность цены и потенциальные уровни перекупленности и перепроданности. Полосы Боллинджера

• **Признаки, основанные на ордербуке (Order Book):** Отражают спрос и предложение на актив.

   *   **Глубина рынка (Market Depth):**  Разница между лучшими ценами спроса и предложения.
   *   **Спред (Bid-Ask Spread):**  Разница между ценой покупки и ценой продажи.
   *   **Объем заявок на покупку и продажу:**  Показывает силу спроса и предложения.

• **Внешние признаки:** Отражают факторы, влияющие на рынок извне.

   *   **Новости и социальные сети:**  Анализ настроений в новостях и социальных сетях может дать представление о будущих движениях цены. Анализ настроений
   *   **Экономические данные:**  Макроэкономические показатели, такие как инфляция и процентные ставки, могут влиять на рынок криптовалют.
   *   **Данные о блокчейне:**  Например, количество активных адресов, объем транзакций, и хэшрейт сети.  Анализ блокчейна
   *   **Индексы страха и жадности (Fear & Greed Index):**  Отражают общее настроение на рынке. Индекс страха и жадности
   *   **Корреляции с другими активами:**  Например, корреляция с S&P 500 или ценой золота.  Корреляционный анализ

• **Производные признаки (Derived Features):** Эти признаки создаются путем комбинирования существующих признаков.

   *  **Разница между двумя скользящими средними.**
   *  **Отношение объема торгов к волатильности.**
   *  **Изменение RSI за определенный период.**
   *  **Индикаторы, основанные на комбинации нескольких индикаторов технического анализа.**

Примеры признаков для криптофьючерсов

Категория	Примеры признаков	Описание
Ценовые	SMA(20), EMA(50), Макс. цена за день, Процентное изменение цены	Показывают тренды и волатильность.
Объем торгов	Объем торгов за день, OBV, CMF	Показывают силу тренда и подтверждают ценовые сигналы.
Технический анализ	RSI(14), MACD, Стохастик	Определяют перекупленность/перепроданность и потенциальные точки разворота.
Ордербук	Глубина рынка, Спред	Отражают спрос и предложение.
Внешние	Настроение новостей, Индекс страха и жадности, Данные о блокчейне	Отражают внешние факторы, влияющие на рынок.

Методы инженерии признаков

• **Масштабирование (Scaling):** Приведение признаков к единому масштабу, чтобы избежать доминирования признаков с большими значениями. Примеры: MinMaxScaler, StandardScaler.
• **Нормализация (Normalization):** Приведение признаков к диапазону [0, 1].
• **Преобразование (Transformation):** Применение математических функций к признакам, чтобы изменить их распределение. Примеры: логарифмическое преобразование, степенное преобразование.
• **Бинаризация (Binning):** Разделение признаков на категории.
• **Создание фиктивных переменных (One-Hot Encoding):** Преобразование категориальных признаков в числовые.
• **Полиномиальные признаки (Polynomial Features):** Создание новых признаков путем возведения существующих признаков в степень.
• **Взаимодействие признаков (Feature Interaction):** Создание новых признаков путем умножения или сложения существующих признаков.

Инструменты для инженерии признаков

• **Python:** Самый популярный язык программирования для машинного обучения, с богатым набором библиотек для инженерии признаков.

   *   **Pandas:**  Для обработки и анализа данных.
   *   **NumPy:**  Для математических операций.
   *   **Scikit-learn:**  Для масштабирования, нормализации, преобразования признаков и других задач машинного обучения.
   *   **TA-Lib:**  Библиотека для технического анализа.

• **R:** Еще один популярный язык программирования для статистического анализа и машинного обучения.
• **Featuretools:** Автоматизированный инструмент для инженерии признаков.

Заключение

Инженерия признаков – это и искусство, и наука. Она требует глубокого понимания рынка криптофьючерсов, технических индикаторов и алгоритмов машинного обучения. Экспериментируйте с различными признаками и методами, чтобы найти те, которые лучше всего подходят для вашей конкретной торговой стратегии. Помните, что качество признаков напрямую влияет на эффективность вашей модели. Бэктестинг крайне важен для оценки эффективности разработанных признаков. Удачи в ваших начинаниях!

Стратегии торговли криптофьючерсами Риск-менеджмент в криптотрейдинге Типы ордеров на криптобиржах Психология трейдинга Автоматизированная торговля (алготрейдинг) Волатильность и ее влияние на торговлю Анализ объемов торгов для криптофьючерсов Использование индикатора RSI в торговле Стратегии с использованием MACD Применение скользящих средних в торговле Торговля на пробой уровня сопротивления Торговля на отбой от уровня поддержки Скальпинг на криптофьючерсах Дневная торговля криптофьючерсами Свинг-трейдинг криптофьючерсами Позиционная торговля криптофьючерсами Арбитраж на криптобиржах Маржинальная торговля криптофьючерсами Хеджирование рисков на криптофьючерсах Технический анализ графиков Price Action Паттерны свечного анализа Импульсная торговля Торговля по тренду Контр-трендовая торговля Использование уровней Фибоначчи Торговля с использованием новостей

Рекомендуемые платформы для торговли фьючерсами

Платформа	Особенности фьючерсов	Регистрация
Binance Futures	Плечо до 125x, USDⓈ-M контракты	Зарегистрироваться
Bybit Futures	Вечные обратные контракты	Начать торговлю
BingX Futures	Торговля по копиям	Присоединиться к BingX
Bitget Futures	Контракты с гарантией USDT	Открыть счет
BitMEX	Криптовалютная платформа, плечо до 100x	BitMEX

Присоединяйтесь к нашему сообществу

Подпишитесь на Telegram-канал @strategybin для получения дополнительной информации. Лучшие платформы для заработка – зарегистрируйтесь сейчас.

Участвуйте в нашем сообществе

Подпишитесь на Telegram-канал @cryptofuturestrading, чтобы получать аналитику, бесплатные сигналы и многое другое!