ipdb> np.count_nonzero(test==0) / len(ytrue) * 100
76.44815766923736
У меня есть файл данных, подсчитывающий цены 24000, где я использую их для задачи прогнозирования временных рядов.Вместо того, чтобы пытаться предсказать цену, я попытался предсказать log-return, т.е. log(P_t/P_P{t-1}).Я применил журнал возврата по ценам, а также все функции.Прогноз не плохой, но тенденция склонна прогнозировать ноль.Как вы можете видеть выше, ~76% данных являются нулями.
Теперь идея, вероятно, заключается в том, чтобы «искать нулевую оценку: сначала предскажите, будет ли она нулем; если нет, то предскажите значение».
В деталях, как лучше всего справиться с чрезмерным количеством нулей?Как нулевая завышенная оценка может помочь мне с этим?Изначально имейте в виду, что я не вероятностный специалист.
PS Я работаю, пытаясь предсказать лог-доходность, в которой единицами являются «секунды» для исследования высокочастотной торговли.Помните, что это проблема регрессии (а не проблема классификации).
Обновление
Этокартина, вероятно, лучшее предсказание, которое я имею в журнале возврата, то есть log(P_t/P_{t-1}).Хотя это и неплохо, остальные прогнозы имеют тенденцию предсказывать ноль.Как вы можете видеть в приведенном выше вопросе, слишком много нулей.У меня, вероятно, та же проблема с компонентами, что и с журналом возврата функций, т. Е. Если F является определенной функцией, тогда я применяю log(F_t/F_{t-1}).
Вот один деньданные log_return_with_features.pkl , с формой (23369, 30, 161).Извините, но я не могу сказать, какие функции.Поскольку я применяю журнал (F_t / F_ {t-1}) ко всем функциям и цели (то есть цене), то учтите, что я добавил 1e-8 ко всем функциям перед применением операции возврата журнала, чтобы избежать разделенияна 0.