Генерация фич для временных рядов

Обсуждали с ребятами, какие признаки можно достать из обычного временного ряда (допустим, цена алюминия). Решил поделиться тем, какие фичи можно получать:
1. Лаги (стоимость алюминия T-lag времени назад)
2. Скользящее среднее с окном N (средняя стоимость в промежутке от T-N до T), а также стандартное отклонение в скользящем окне
3. Преобразования над полученными фичами (монотонные - например, e^x, и не монотонные - например, x^2)
4. Разбиение на тренд и сезонность (например, достать тренд Профетом)
5. Деление/умножение/разность/сумма фичей между собой (std(N=3)/std(N=10))
6. Для линейных моделей можно также применять кодирование признаков, (например, MTE - mean target encoding)
7. Признаки, относящиеся ко времени (сколько дней до праздника, выходной день или будний)

Накидайте в комментариях, какие признаки вообще можно ещё нагенерить из временного ряда?

UPD:
В комментах подсказали:
1) статистики от окон: всевозможные средние, и прочие моменты
2) всё сказанное выше, но от ряда взвешенного по др ряду
3) всё сказанное выше, но от ресэмплированного ряда
4) фичи преобразования фурье и вейвлетов
5) энтропийные фичи
6) индекс кластера ряда, если кластеризация проводится DTW. или вместо индекса какие-то средние всего кластера

#ml #timeseries