1/ Cruncher Spotlight #10: ADIA Lab Structural Break Challenge 2025 Lernen Sie Rakesh Jarupula (Mathematikexperte für AI-Training, Freiberufler) kennen, der mit einem OOS-Score von 86,72 % unter den Top 10 landete. Er verwendete einfache Signale + gnadenlose Merkmalsdisziplin ohne schwere Mathematik 👇

2/ Schneller Kontext: Was ist ein "struktureller Bruch"? Es ist, wenn eine Zeitreihe ihr Verhalten ändert, wie zum Beispiel ein Markt, der die Regime wechselt, ein Sensor, der driftet, oder ein Gesundheitssignal, das sich ändert.

3/ Rakeshs Ausgangspunkt war erfrischend: Er merkt sogar an, dass einige Etiketten bei visueller Inspektion "bizarre" aussahen, sodass das Ziel nicht darin bestand, Eigenheiten zu überanpassen… …sondern Merkmale zu entwickeln, die über unordentliche reale Serien stabil bleiben.

4/ Sein wichtiger Schritt konzentrierte sich darauf, die Serie leichter sichtbar zu machen. Bevor er Merkmale generierte, erstellte er eine kumulative Version jeder Zeitreihe (eine laufende Summe). Warum es hilft: Drift + Regimewechsel werden oft klarer, wenn man betrachtet, wie sich Veränderungen im Laufe der Zeit ansammeln.

5/ Dann führte er die Merkmalsextraktion auf strukturierte Weise durch: Er generierte Hunderte von Kandidatensignalen aus drei Perspektiven: ➜ das Segment vor der Grenze ➜ das Segment nach der Grenze ➜ das gesamte Fenster …und entfernte dann aggressiv rauschende Merkmale, um nur das zu behalten, was verallgemeinert wurde.