特征工程中平衡高频与低频数据的权重分配试错

思路：结合​​多尺度特征对齐​​、​​动态权重机制​​和​​领域知识嵌入：

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一、多尺度特征对齐策略

1. ​​时间粒度映射技术​​

• ​​高频数据降采样​​：将分钟级tick数据聚合为15分钟/小时级特征，保留量价分布特征（如VWAP、成交量分位数）

  def downsample_high_freq(data, freq='15T'):return data.groupby(pd.Grouper(freq=freq)).agg({'price': 'last','volume': 'sum','bid_ask_spread': 'mean'})

• ​​低频数据插值​​：对季度/年度宏观指标（如GDP、CPI）使用样条插值生成日频序列

  from scipy.interpolate import CubicSpline
  def interpolate_low_freq(df, date_col, value_col):cs = CubicSpline(df[date_col], df[value_col])new_dates = pd.date_range(start=df[date_col].min(), end=df[date_col].max(), freq='D')return pd.DataFrame({date_col: new_dates, value_col: cs(new_dates)})

2. ​​跨尺度特征交互​​

构建​​双路径特征提取网络​​，分别处理高频（1min-1h）和低频（1d-1M）数