在大模型训练中，时间序列数据的波动性分析是特征工程的重要环节。本文将分享如何通过Python实现波动性特征提取的完整流程。
波动性定义与重要性 波动性通常指时间序列数据的方差或标准差，反映数据的不稳定程度。在金融、物联网等领域，高波动性往往预示着风险或异常事件。
核心实现步骤：
- 数据加载与预处理
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats
df = pd.read_csv('time_series_data.csv')
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date', inplace=True)
- 基础波动性计算
# 简单滚动标准差
df['rolling_std'] = df['value'].rolling(window=30).std()
# 平方根波动率
df['volatility'] = df['returns'].rolling(window=30).std() * np.sqrt(252)
- 高级特征提取
# 异常值检测
z_scores = np.abs(stats.zscore(df['value']))
df['outlier'] = z_scores > 3
# 波动率聚类分析
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
df['volatility_cluster'] = kmeans.fit_predict(df[['rolling_std', 'volatility'])
这些特征可直接用于大模型训练，提升预测准确性。
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