量化交易中的特征工程是指将原始市场和财务数据转化为能够被量化交易模型有效利用的输入特征的过程。这个过程是量化投资策略开发的核心环节，直接关系到交易策略的表现和盈利能力。特征工程涉及多个步骤，主要包括：
1. 数据预处理：这是特征工程的第一步，包括数据清洗（如去除异常值、处理缺失值）、数据类型转换、特征归一化（如最小最大缩放、Z-score标准化）以及对类别变量进行编码（如独热编码）等。
2. 特征选择：从大量可用的特征中挑选出对预测目标最相关的特征子集。这可以通过统计测试、相关性分析、递归特征消除、基于模型的特征重要性评估等方法实现。
3. 特征构造：基于现有数据创造新的特征，以更好地捕捉数据中的模式或信息。例如，在量化投资中，可能通过计算价格的移动平均线、相对强弱指数(RSI)、动量指标等技术分析指标作为新特征。
4. 特征降维：当特征数量庞大时，可能会导致维度灾难，影响模型训练效率和泛化能力。通过主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)、t-SNE或其他降维技术减少特征数量，同时尽量保持数据的信息量。
以量化领域经典的“双均线模型”为例，特征工程就体现在选取短期和长期移动平均线的交叉点作为交易信号这一过程中。这里，短期均线和长期均线的值就是通过数据处理得到的特征，它们代表了股票价格的趋势信息，基于这些特征制定买卖决策。
特征工程不仅要求对数据处理技术有深入理解，还需要对金融市场有深刻的认识，以便能创造性地提取出能够有效预测市场行为的特征。在实际应用中，特征工程往往需要反复迭代和优化，以找到最佳的特征组合来提升模型的预测能力和交易策略的表现。
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