R로 인공지능 팩터투자를 해보자 4-2편 : 데이터 전처리 프로세스(변수 값 조정의 효과)

오늘은 챕터 4 - 데이터 전처리의 두번째 파트입니다.바로 슷따뜨 ㄱㄱ6. 데이터 전처리의 일관성(Handling persistence)앞에서 4.변수 가공(feature engineering)과 5.라벨링(labelling)을 다루었는데요, 각각 다른 서브주제로 다루긴 했지만 이 둘은 같이 고려를 해야 합니다.머신러닝의 전처리에서 변수들과 라벨의 특성이 변함없고 지속적이어야 하기 때문입니다.예를 들어, 변수 x에도 y에도 각각 자기상관성(autocorrelation)이 있기 때문에 이런 특징을 일관적으로 반영해야 합니다.그런데 문제는 월간 데이터를 가지고 알고리즘을 짤 때 발생합니다. 1개월 수익률은 강한 자기상관성을 보이지 않지만 변수들(재무비율, 시가총액..........

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