1/ Cruncher Spotlight #10: ADIA Labb Structural Break Challenge 2025 Möt Rakesh Jarupula (matematikexpert för AI-träning, frilans), som slutade topp 10 med ett OOS-resultat på 86,72%. Han använde enkla signaler + hänsynslös funktionsdisciplin utan någon tung matematik 👇

2/ Snabb kontext: vad är ett "strukturellt brott"? Det är när en tidsserie ändrar sitt beteende, såsom att marknaden skiftar regimer, en sensor driver eller en hälsosignal som svänger.

3/ Rakeshs utgångspunkt var uppfriskande: Han noterar till och med att vissa etiketter såg "bisarra" ut vid visuell inspektion, så målet var inte att överanpassa quirks... … utan att bygga funktioner som håller sig stabila över röriga verkliga serier.

4/ Hans nyckeldrag fokuserade på att göra serien lättare att se. Innan han genererade funktioner skapade han en kumulativ version av varje tidsserie (en löpande summa). Varför det hjälper: drift + regimskiften blir ofta tydligare när man ser hur förändring ackumuleras över tid.

5/ Sedan gjorde han extrahering på ett strukturerat sätt: Han genererade hundratals kandidatsignaler från tre vyer: ➜ segmentet före gränsen ➜ segmentet efter gränsen ➜ Det fulla fönstret … och sedan aggressivt tagit bort brusiga funktioner för att bara behålla det som är generaliserat.