特征工程在提高量化交易策略的鲁棒性方面起着关键作用，以下是一些通过特征工程提高量化交易策略鲁棒性的方法：

特征选择


相关性分析：计算各个特征与目标变量（如收益率、涨跌等）之间的相关性，选择相关性较高且相互之间相关性较低的特征。例如，在股票交易中，可能会发现市盈率与股价走势有一定相关性，而与成交量的相关性较低，就可以考虑将这两个特征同时纳入策略。
基于模型的选择：利用一些机器学习模型，如随机森林、逻辑回归等，它们本身具有一定的特征重要性评估能力。通过训练模型，查看各个特征的重要性得分，选择重要性较高的特征作为最终的特征集。


特征提取


技术指标特征：除了常见的均线、MACD、KDJ 等指标，还可以尝试一些相对小众但有效的指标，如唐奇安通道、布林带宽度等。这些指标从不同角度反映了价格的波动和趋势等特征。
基本面特征：除了公司的财务数据，还可以考虑行业地位、市场份额、管理层能力等定性特征，并将其进行量化。比如，根据行业报告对公司的行业地位进行打分，作为一个特征。
市场情绪特征：可以构建一些反映市场情绪的指标，如恐慌指数 VIX、融资融券余额、新增投资者数量等。这些特征能够帮助捕捉市场的整体情绪变化，为交易决策提供参考。


特征处理


标准化与归一化：对特征进行标准化或归一化处理，将其缩放到一定的范围内，避免某些特征因为数值过大或过小而对模型产生过大或过小的影响。比如，将价格数据归一化到 [0,1] 区间，将成交量数据标准化为均值为 0、标准差为 1 的分布。
缺失值处理：对于存在缺失值的特征，根据具体情况选择合适的处理方法。如果缺失值较少，可以采用均值填充、中位数填充等简单方法；如果缺失值较多，可以考虑使用机器学习算法进行预测填充。
异常值处理：通过箱线图、3σ 原则等方法识别异常值，并根据情况进行处理。对于明显偏离的数据点，可以将其视为异常值进行删除或修正。


特征组合与衍生


简单组合：将不同的特征进行简单的数学运算组合，如将价格和成交量相乘得到成交额，将两个不同周期的均线相减得到均线差值等。这些新的特征可能会包含更多的市场信息。
非线性组合：利用多项式、核函数等方法对特征进行非线性组合，以捕捉特征之间的复杂关系。例如，使用多项式特征扩展，将原始特征进行二次、三次等多项式组合，可能会发现一些隐藏的规律。


特征监控与更新


实时监控：在策略运行过程中，实时监控特征的分布和变化情况。如果发现某个特征的分布出现了明显的变化，如均值、方差等统计量大幅波动，可能意味着市场环境发生了变化，需要及时对特征进行调整。
定期更新：根据市场的变化和数据的更新，定期对特征进行重新选择、提取和处理。比如，每个季度根据最新的财务数据更新基本面特征，每月根据新的行情数据重新计算技术指标特征。

发布于2025-2-9 22:52 杭州