Discussão do artigo "Redes neurais em trading: Integração da teoria do caos na previsão de séries temporais (Attraos)"
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
Novo artigo Redes neurais em trading: Integração da teoria do caos na previsão de séries temporais (Attraos) foi publicado:
Os métodos modernos de previsão de séries temporais financeiras utilizam amplamente o aprendizado de máquina, incluindo redes neurais e modelos de aprendizado profundo. No entanto, a maioria das abordagens tradicionais baseia-se em métodos estatísticos e modelos lineares que enfrentam dificuldades para analisar dados altamente voláteis e caóticos, característicos dos mercados financeiros. Os processos de mercado frequentemente apresentam dependências não lineares, sensibilidade às condições iniciais e dinâmica complexa. Tudo isso torna a previsão uma tarefa bastante desafiadora. Os modelos tradicionais têm dificuldade em lidar com eventos repentinos de mercado, como crises, mudanças bruscas de liquidez ou vendas massivas de ativos causadas pelo pânico dos investidores. Por isso, a busca por novas abordagens capazes de se adaptarem à dinâmica complexa dos mercados financeiros é uma linha de pesquisa extremamente importante.
Para resolver essas questões, os autores do framework Attraos, proposto no trabalho "Attractor Memory for Long-Term Time Series Forecasting: A Chaos Perspective", integram os princípios da teoria do caos, tratando as séries temporais como projeções de baixa dimensionalidade de sistemas dinâmicos caóticos multidimensionais. Essa abordagem permite considerar dependências não lineares ocultas entre os dados de mercado, aumentando a precisão das previsões. A aplicação de métodos da dinâmica caótica na análise de séries temporais possibilita identificar estruturas estáveis nos dados de mercado e incorporá-las à construção de modelos preditivos.
O Attraos é um framework que resolve duas tarefas-chave. Primeiramente, ele modela processos dinâmicos ocultos por meio de métodos de reconstrução do espaço de fases. Isso possibilita a identificação de padrões ocultos e a consideração de interações não lineares entre diferentes variáveis de mercado, como correlações entre ativos, indicadores macroeconômicos e a liquidez do mercado. Em segundo lugar, Attraos utiliza uma estratégia de evolução local no domínio da frequência, adaptando-se às condições de mercado em mudança e acentuando as diferenças entre atratores. Diferentemente dos modelos tradicionais, baseados em suposições fixas sobre a distribuição dos dados, Attraos se adapta dinamicamente à estrutura mutável dos mercados financeiros, fornecendo previsões mais precisas em diferentes horizontes temporais.
Autor: Dmitriy Gizlyk