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最佳答案
给出的解决方案适用于既非递增也非递减(平稳)的序列。在金融时间序列(或任何其他有偏差的序列)中，给出的公式是不正确的。它应该首先去除趋势或根据最新的 100-200 个样本执行缩放。
如果时间序列不是来自正态分布(如金融领域的情况)，则建议应用非线性函数(例如标准 CDF 函数)来压缩异常值。
Aronson 和 Masters 的书(用于算法交易的统计机器学习)使用以下公式(基于 200 天的 block ):
V = 100 * N ( 0.5( X -F50)/(F75-F25)) -50
地点:
X : 数据点
F50 : 最近200点的平均值
F75 : 百分位数 75
F25 : 百分位数 25
N : 正常 CDF
关于Python - 如何规范化时间序列数据，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/19256930/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！