关于序列窗口滚动
由svnquant创建，最终由small_q 被浏览 43 用户
问题
最近一直在研究咱们的策略开发平台，里面有一个很重要的模块——序列窗口滚动。这个模块也是开发深度学习策略的必备模块。但是一直对这个模块的功能有些疑问：
- 这个窗口滚动是否和卷积的滑动窗口是一个概念？用一个window_size大小的感受野去框学习数据，从而降低参数量级，实现某种意义上的特征表达？
- 在计算过程中，会强制把超过裁剪值的数据变成设定值，那是否意味着这个特征是失效的？
- 学习数据中的特征项的排列顺序是手工指定的，而这个滚动窗口又是基于这个顺序进行计算，是不是意味着这个指标的排列顺序会很大程度影响结果？
以上，请大神指教~
感谢~！
解答
- 对，可以这样理解。例如你要用过去10天的因子数据来训练，就可以用序列滚动窗口来组装过去10天的因子数据作为一条样本。
- 如果特征值超过某个范围，认为是不合理的无效值，可以去掉。
- 股票预测中样本是按照时间来排序的，某个特征放在第一个还是第二个位置个人认为不是特别的重要。
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