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Novo artigo Redes neurais em trading: modelo multivariado de ponta a ponta para previsão de séries temporais (GinAR) foi publicado:
A arquitetura do framework GinAR segue o esquema clássico Encoder -> Decoder. Como Encoder, utiliza-se uma pilha de camadas GinAR, enquanto o Decoder é implementado com base em um perceptron multicamadas (MLP). O elemento-chave do sistema é a célula GinAR, um módulo construído com base no princípio da modelagem recursiva. Quando dados incompletos são fornecidos na entrada, isto é, séries temporais com variáveis ausentes, o modelo é capaz de prever simultaneamente os valores futuros de todas as variáveis, inclusive aquelas para as quais não existe um histórico completo.
Ao projetar a lógica interna do GinAR, os autores do framework propuseram substituir todas as camadas totalmente conectadas (fully connected) da estrutura recorrente clássica da SRU por dois componentes especializados, IA (Interpolation Attention) e AGCN (Adaptive Graph Convolution Network).
O primeiro componente reconstrói as variáveis ausentes usando informações das vizinhas disponíveis. No contexto dos mercados financeiros, isso é especialmente importante: se faltarem dados de ativos-chave, mesmo que parcialmente, o modelo pode perder precisão de forma acentuada. O mecanismo IA permite evitar esse problema ao reconstruir representações significativas das séries temporais ausentes com base nas disponíveis e minimizar a influência do ruído.
O segundo componente, o AGCN, abandona os grafos fixos de dependências, por exemplo, conexões previamente definidas entre ativos, índices e setores, e aprende uma estrutura de grafo adaptativa diretamente durante o treinamento. Isso possibilita capturar de forma flexível as relações espaciais entre as variáveis, mesmo quando elas são mutáveis ou não evidentes.
O Encoder do GinAR é implementado por meio de um esquema recorrente, no qual, a cada passo temporal, são fornecidos na entrada os atributos do momento atual e o estado interno do passo anterior. A célula GinAR os processa, atualiza o estado e forma a representação oculta do passo temporal atual. Essa abordagem permite, ao mesmo tempo, reconstruir dados ausentes, reconstituir o grafo de dependências e extrair padrões dinâmicos, tudo em um único módulo. Graças às conexões residuais (skip connections), o modelo pode ser profundo sem perder a estabilidade do treinamento. Isso é especialmente importante em tarefas de previsão de sinais complexos de mercado, nas quais tanto as oscilações de curto prazo quanto as tendências de longo prazo são relevantes.
Autor: Dmitriy Gizlyk