Список проголосовавших за комментарий "<p>SergeyJu, да, это не везде применимо, конечно. Дискретизация — это то же не панацея. Очень много зависит от входящих данных. </p><p>Главная проблема — это внутренняя корреляция выборки предикторов. Т.е. если мы имеем, например, в качестве предиктора количество std от мувинга до цены, то значение в точке N будет сильно коррелировано со значением в точке N+1, N-1. В случае, если мы обучаемся на единственном инструменте, дискретизация частично уберет эффект корреляции с предыдущим семплом, но если мы работаем с портфелем стаков, это не будет работать нормально из-за взаимной корреляции между стаками. Поэтому под каждый предиктор приходится икать форму, в которой эти эффекты будут нивелированы. Иногда помогает ранжирование по портфелю, ранжирование по историческому окну и тд. </p>"