Skip to main content
Дорожка Z-score normalization
3 / 11
Поиск по архивуБиблиотека
Библиотека

1995выпуск C111-11

Построение масштабированной z-score нормализации для входов модели

Прогнозные модели, которые лучше работают на ограниченном числовом диапазоне, часто сначала отображают неограниченные упорядоченные наблюдения через ограниченную предобработку. Масштабированный z-score, построенный по явному окну lookback, сохраняет видимой исходную плотность, а не позволяет сигмоидному отображению сплющить хвосты.

  • Прогнозные модели, которые лучше работают на ограниченном числовом диапазоне, часто сначала отображают неограниченные упорядоченные наблюдения, например цены, через ограниченную предобработку.
  • Обычные сигмоидные отображения отправляют вход в единичный интервал, но вариация за пределами узкой полосы сырых значений схлопывается к границе, и большая часть исходной ценовой вариации исчезает.
  • Z-score нормализация вычитает lookback-среднее и делит на lookback-стандартное отклонение; деление этих оценок на 3 помещает около 98.9 процента значений внутрь -1 до +1.
  • Масштабированные безразмерные оценки сохраняют исходную форму плотности и фактические экстремумы выборки, и их можно сравнивать между рядами, чьи сырые уровни цен сильно различаются.
Записи этого разбора1 запись
Текущая дорожкаZ-score normalization11 разборов

Ограниченные входы для прогнозных моделей

Прогнозные модели, которые лучше работают на ограниченном числовом диапазоне, часто сначала отображают неограниченные упорядоченные наблюдения, например цены, через ограниченную предобработку. Эта предобработка — сжимающая функция: она отображает неограниченный ряд на ограниченный числовой диапазон до того, как значения попадут в модель.

Два распространённых сигмоидных отображения отправляют вход либо в интервал от -1 до +1, либо в интервал от 0 до +1. Сигмоидное отображение — это S-образная ограниченная трансформация, которая насыщается на экстремумах и может отбрасывать оставшуюся вариацию за пределами узкой полосы сырых значений.

Что отбрасывает сигмоидное отображение

В первом из этих отображений вариация за пределами примерно -6.4 до +8 схлопывается к границе. Во втором теряется вариация за пределами примерно -16 до +16.9.

На выборке недельных цен закрытия с March 14, 1986 по May 4, 1994 сырые значения шли от 3.222 до 92.50, со средним 38.190 и стандартным отклонением 31.262. После того как эти S-образные отображения были применены к тем же недельным закрытиям, преобразованный ряд больше не показывал большую часть исходной ценовой вариации.

Построение масштабированного z-score

Z-score нормализация строится вычитанием выборочного среднего из каждого наблюдения и делением на выборочное стандартное отклонение. Вычтите lookback-среднее из каждого упорядоченного наблюдения и разделите на lookback-стандартное отклонение.

Интервал от -3 до +3 описывается как содержащий около 98.9 процента стандартизированных наблюдений, поэтому деление каждого z-score на 3 даёт ряд со средним ноль, стандартным отклонением около 0.333 и около 98.9 процента значений внутри -1 до +1.

Плотность вероятности оценок, делённых на 3, сохраняет ту же форму, что и исходный ряд, а нанесённые на график экстремумы остаются фактическими экстремумами выборки. Необязательное повторное масштабирование — это лишь дальнейшее деление, чтобы большая часть массы оказалась внутри выбранного интервала.

Окно lookback и безразмерные оценки

Построение требует явного окна lookback — заданного интервала выборки, по которому оцениваются среднее и стандартное отклонение. Полученные значения — безразмерные оценки: свободные от единиц стандартизированные числа, которые позволяют сравнивать ряды с очень разными сырыми масштабами на одной числовой основе, включая ряды, чьи сырые уровни цен сильно различаются.

Сигмоидные отображения против масштабированной z-оценки на напечатанных закрытиях Microsoft

Исходная таблица прогоняет те же 19 закрытий Microsoft через два сигмоидных отображения и через z-оценку, делённую на три. Оба сигмоида скучиваются в узкую полосу чуть ниже 1, поэтому напечатанный диапазон 2.972–3.86 почти стирается как вход модели. Масштабированная z-оценка сохраняет тот же ранговый порядок и по-прежнему отделяет максимум 3.86 от минимума 2.972. Каждая точка — ячейка напечатанной таблицы.
Исходная таблица прогоняет те же 19 закрытий Microsoft через два сигмоидных отображения и через z-оценку, делённую на три. Оба сигмоида скучиваются в узкую полосу чуть ниже 1, поэтому напечатанный диапазон 2.972–3.86 почти стирается как вход модели. Масштабированная z-оценка сохраняет тот же ранговый порядок и по-прежнему отделяет максимум 3.86 от минимума 2.972. Каждая точка — ячейка напечатанной таблицы.Microsoft

Напечатанные z-оценки используют среднее и стандартное отклонение более длинной выборки Microsoft, поэтому эти ранние закрытия около 3 все попадают примерно в −1.1 до масштабирования делением на 3.

Не является инвестиционной рекомендацией. Исторический материал не подтверждает актуальную результативность метода.
3 из 11 в дорожке «Z-score normalization»
19961-4 с.Дальше про «Z-score normalization»Нормализуйте цену и объём на общую шкалуZ-score-normalization отображает сырое наблюдение на кривую стандартного нормального распределения, так что его можно описать как среднее или как заданное число единиц стандартного отклонения от среднего собственного ряда.
Все разборы дорожки · 11 разборов
  1. 1991Построение стандартизованных трендовых фильтров сентимента
  2. 1995Рыночные остатки z-score для построения стилевой пары
  3. 1995Построение масштабированной z-score нормализации для входов модели
  4. 1996Нормализуйте цену и объём на общую шкалу
  5. 2001Построение парных спредов с триггерами по z-score
  6. 2003Перестроение расстояния до полос как пересечение z-score
  7. 2003Построение ценовых z-score с двойными средними и полосами
  8. 2003Целевые зоны зигзага по нормализованному осциллятору отклонения
  9. 2005Построение фильтра range-breakout со скорингом по z-score
  10. 2006Построение трендовой системы на основе Bollinger Bands и z-score
  11. 2011Как adjustable-bands z-test изменяет размер зоны отсутствия сделок
По областиИндикаторы и фильтры56 разборовПо году199510 разборов
Все 11 разборов с записью «Z-score normalization»
Тоже про «Z-score normalization»5 разборов
1991Построение стандартизованных трендовых фильтров сентимента1995Рыночные остатки z-score для построения стилевой пары1996Нормализуйте цену и объём на общую шкалу2001Построение парных спредов с триггерами по z-score2003Построение ценовых z-score с двойными средними и полосами