给定股票A具有d个特征的n个样本，我们可以建立一个(d+1(维线性模型来预测利润。然而，在一些书中，我发现，如果我们有m个不同的股票，每个股票都有n个样本和d个特征，那么他们将这些数据合并，得到m*n个具有d个特征的样本，以建立一个单(d+1(维线性模型来预测利润。
我的困惑是，不同的股票之间通常没有什么联系，它们的利润受到不同因素和环境的影响，那么为什么它们可以合并来建立一个单一的模型呢？
如果你使用R作为选择的工具，你可能喜欢嵌入howto及其附录的时间序列——这背后的数学是Taken定理：
[Takens定理给出了]条件，在这些条件下，可以根据对动力学系统状态的一系列观测来重建混沌动力学系统。
在我看来，你引用的语句似乎正与这个定理有关：对于d特征(我们很幸运，如果我们知道这个数字——我们通常不知道(，我们需要d+1维度。
如果需要预测更多的时间序列，如果特征相同，我们可以使用相同的嵌入空间。维度d通常是简单的变量(例如，不同能源商品股票的温度(——这个例子帮助我直观地理解了这个想法。
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