历史文档

【历史文档】算子样例-序列窗口滚动(深度学习)

由qxiao创建,最终由small_q 被浏览 449 用户

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源,其内容不再适合最新版平台,请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE(AIStudio):

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略:

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平台:

https://bigquant.com/wiki/doc/dai-PLSbc1SbZX

新版表达式算子:

https://bigquant.com/wiki/doc/dai-sql-Rceb2JQBdS

新版因子平台:

https://bigquant.com/wiki/doc/bigalpha-EOVmVtJMS5

\

使用场景

对特征进行滚动生成,主要用于CNN、RNN等模型。

输入端

  • DataSource数据:需要特征滚动的数据集。必填。
  • 特征列表:需要滚动的特征。必填。

输入参数

  • 窗口大小:滚动窗口大小,1为不滚动,只使用当前特征。默认值1。
  • 特征裁剪值:对特征值进行裁剪。例如填5表示特征值小于-5用-5代替,大于5用5代替。默认值5。
  • 是否特征展开:如果为True则特征为1维,每行特征数是(window_size*feature_size),False则特征为2维,大小为(window_wize,feature_size)。
  • 分组滚动窗口:对特征进行滚动时对什么字段进行分组,一般是instrument。默认值instrument。

输出端

  • 输出:特征滚动后的输出结果。

运行结果

  • 通过模块id.data.read()查看滚动的结果。例如特征数是3,窗口数为3,所以滚动后每样本的特征数为3*3=9,,

    \n {w:100}

如果去勾选了 是否特征展开 选项框,每样本滚动后的特征就是3*3的数组。

{w:100}

\

使用样例

https://bigquant.com/experimentshare/0b2f56ac2944432a833f21ed52181cc5

\

{link}