Si no puedes iterar en tus ideas lo suficientemente rápido, fracasarás. Un proceso / enfoque sólido importa, ser inteligente importa, pero si no iteras a un ritmo rápido, fracasarás. Es cuestión de crear una cultura de urgencia e invertir en las herramientas adecuadas.

LASSO simplemente apesta. Está literalmente a la par con tomar el promedio cuando se usa para conjuntos. También apesta para las regresiones. De todos modos, no use LASSO. Además... Si iba a eliminar funciones, debería haberlo hecho manualmente de antemano, como vamos, eso es una mala ingeniería de funciones

Notas sobre pronósticos: Creo que las barras de 1h y más deberías usar cresta, pero cuando llegas a las barras de 1min/5min generalmente encuentras ganancias de XGBoost. 5 minutos necesitan un poco de ajuste cuidadoso, pero 1 minuto y especialmente segundos comienzas a ver que XGBoost domina por un 0.01-0.025 adicional en tu IC simplemente siendo un mejor modelo. XGBoost es bastante bueno porque puede evitar los valores NaN (que a menudo es un problema para las pruebas retrospectivas, es decir, diferentes disponibilidades de conjuntos de datos para lookbacks, un proveedor puede tener 10 años, otro 2). Por supuesto, puede imputar, pero esa no es la forma más realista de hacer las cosas y técnicamente tiene una anticipación, ya que revela la media / mediana de la característica con anticipación. También puedes usar un medio sin anticipación, pero aún así... Para cosas lineales en las que no puede permitirse el marco de tiempo adecuado de 1 hora y más, Y donde desea tratar con NaN, su mejor opción es hacer un conjunto ponderado por IC y recalcular los pesos cada vez que haya NaN (no es exactamente caro averiguar qué peso debería ser qué cuando tiene cada IC de características y qué características están en el conjunto).