不同頻率數據的處理方法

降頻

• 這個方法不行，因為我們要做到daily based predict，而我們能拿到的高頻的數據就是daily，如果我們能拿到更高配的數據那也行

最簡單（可以嘗試）

• 直接把這個季度里面的所有天的數據都放成一個值

差值（可以嘗試）

• 低頻模型給出估計以后線性插值做為高頻因子，給我的感覺就是dummy variable的方法

在低頻數據結果的時候把其對于下一天數據的影響變高（可以嘗試）

• 就相當于在正常的時候還是日度指標rank高一些，等月（季）度數據出來的時候這個月（季）度數據指標rank高一些

總結

以上是生活随笔為你收集整理的不同频率数据的处理方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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