Нейросети в трейдинге: Потоковые модели с остаточной высокочастотной адаптацией (ResFlow)

Введение

Финансовые рынки по своей природе остаются одной из самых сложных сред для применения нейросетевых моделей. Причина здесь не столько в объёме данных или вычислительных требованиях, сколько в самой структуре рыночной динамики. Цена формируется дискретными сделками, отражает ожидания, страхи и инерцию участников рынка, а её поведение меняется скачкообразно, зачастую без видимых причин. В таких условиях классические методы машинного обучения и даже современные нейросетевые архитектуры неизбежно сталкиваются с фундаментальным противоречием: они вынуждены аппроксимировать процесс, который не стремится быть гладким, стационарным или устойчивым во времени.

Особенно остро эта проблема проявляется при работе с высокочастотными данными. На малых временных масштабах рынок перестаёт выглядеть как упорядоченная система и начинает напоминать шумовой поток, в котором полезный сигнал тонет в микроструктурных искажениях, задержках ликвидности и асинхронности котировок. Попытка обучать модель напрямую на таких данных часто приводит либо к переобучению, либо к полной утрате обобщающей способности. Модель начинает запоминать локальные флуктуации, принимая их за закономерности, и при малейшем изменении рыночного режима демонстрирует деградацию результатов. Это хорошо известно всем, кто хотя бы раз тестировал сложные нейросетевые стратегии за пределами обучающего интервала.

Традиционные подходы к решению этой задачи обычно идут по пути усложнения архитектуры. Увеличивается глубина модели, добавляются механизмы внимания, используются гибридные модели, сочетающие рекуррентные и сверточные блоки. Однако на практике это редко приводит к принципиальному улучшению устойчивости. Напротив, модель становится ещё более чувствительной к шуму и структуре данных, на которых она обучалась. Возникает парадоксальная ситуация: чем сложнее архитектура, тем менее она приспособлена к реальному рынку, где прошлое никогда не повторяется в точности.

В последние годы всё более отчётливо проявляется интерес к потоковым и эволюционным моделям, в которых акцент смещается с прямого прогнозирования будущих значений на моделирование процесса перехода между состояниями. Такой подход ближе к тому, как рынок существует в реальности. Цена не прогнозируются в каждый момент времени заново — она эволюционирует, сохраняя инерцию, память и зависимость от предшествующих состояний. Потоковые модели позволяют формализовать эту идею, рассматривая рыночную динамику как последовательность связанных преобразований, а не как набор независимых наблюдений.

Тем не менее, даже в рамках потоковых архитектур сохраняется ключевая проблема высокочастотной нестабильности. Эволюционная модель хорошо описывает инерционные компоненты движения, но на малых временных масштабах она начинает запаздывать. Рынок реагирует быстрее, чем модель успевает адаптироваться. Возникающая ошибка накапливается, нарушая устойчивость состояния. Попытка ускорить адаптацию приводит к обратному эффекту: модель теряет инерцию и начинает реагировать на шум. Таким образом, возникает необходимость в механизме, который позволил бы учитывать высокочастотные изменения, не разрушая базовую динамику потока.

В этом контексте особый интерес представляет идея остаточной адаптации, предложенная в работе "ResFlow: Fine-tuning Residual Optical Flow for Event-based High Temporal Resolution Motion Estimation". В отличие от прямого переобучения всей модели, остаточный подход предполагает разделение динамики на устойчивую базовую компоненту и локальную корректирующую добавку. Базовый поток отвечает за долгосрочную структуру движения и сохраняет накопленную информацию о состоянии рынка. Остаточная компонента работает с высокочастотными отклонениями, компенсируя локальные искажения, не вмешиваясь в фундаментальную эволюцию состояния. Такой подход интуитивно близок классическим методам фильтрации и управления, где коррекция всегда отделена от основной модели процесса.

Для финансовых рынков это разделение имеет принципиальное значение. Высокочастотные колебания часто несут в себе больше информации о текущем режиме ликвидности и краткосрочных дисбалансах, чем о направлении рынка в целом. Пытаться встроить эту информацию напрямую в основную модель — значит перегрузить её шумом. Гораздо логичнее рассматривать такие колебания как остаточную составляющую, влияние которой должно быть дозированным и контролируемым. Это позволяет модели оставаться устойчивой на длинных интервалах и одновременно чувствительной к локальным изменениям.

Алгоритм ResFlow

Переходя к рассмотрению архитектурного решения, важно сразу обозначить принципиальную позицию, лежащую в основе фреймворка ResFlow. Речь не идёт о создании универсальной нейросетевой модели, претендующей на охват всех аспектов рыночной динамики. Архитектура фреймворка изначально проектировалась как инструмент для аккуратной работы с потоками состояний, в которых устойчивость и контролируемая адаптация имеют больший приоритет, чем агрессивное извлечение краткосрочных закономерностей. Такой подход продиктован практикой: на реальном рынке выживают не самые умные модели, а те, которые дольше сохраняют форму поведения.

В основе фреймворка ResFlow лежит представление рыночной динамики как эволюционного процесса. Каждое состояние формируется как результат последовательного преобразования предыдущего состояния под воздействием входного потока данных. Это принципиально отличает архитектуру от классических регрессионных и рекуррентных подходов. Здесь нет стремления каждый раз угадать следующее значение цены, вместо этого модель поддерживает внутреннее состояние, отражающее текущую фазу рынка, и обновляет его по мере поступления новой информации.

Архитектура фреймворка ResFlow построена на принципиально важном для высокочастотных систем разделении процесса оценки потока на два логически различных этапа. Авторы фреймворка исходят из того, что попытка напрямую восстанавливать высокочастотную динамику в условиях разреженных и шумных событий почти неизбежно приводит к нестабильным результатам. Поэтому задача формулируется как последовательность уточнений, опирающихся на устойчивую глобальную основу.

На первом, глобальном, этапе формируется низкочастотная оценка потока, которая играет роль опорного ориентира для всех последующих уточнений. Важный момент заключается в том, что эта оценка строится на совокупности доступных событий за рассматриваемый временной интервал. Такая агрегация позволяет подавить влияние разреженности данных и сгладить шум, неизбежно присутствующий в высокочастотных наблюдениях. Глобальный поток не претендует на точное описание мгновенной динамики, его задача — зафиксировать инерционную структуру движения.

Архитектурно это достигается за счёт разбиения анализируемого потока событий на сегменты и набор промежуточных представлений, соответствующих различным моментам времени внутри анализируемого интервала. Все эти сегменты обрабатываются одним и тем же энкодером с общими весами, что обеспечивает согласованность признакового пространства и снижает вычислительные издержки. Такой приём особенно важен для практических систем, где скорость обработки имеет не меньшее значение, чем точность.

Далее между опорным сегментом и каждым из промежуточных формируется плотное пространство соответствий, отражающее степень сходства признаков между всеми парами пространственных позиций. Эти представления можно интерпретировать как обобщённую карту возможных смещений, в которой закодирована информация о вероятных направлениях движения. Принципиально важно, что полученные представления не являются одноразовыми. Они сохраняются и повторно используются на последующих этапах, выступая общей основой для глобальной и остаточной оценок.

Процесс уточнения глобального потока организован итеративно. На каждом шаге текущая оценка движения используется для обращения к пространству соответствий с учётом временного положения промежуточного сегмента. Иными словами, глобальный поток масштабируется пропорционально времени, прошедшему от начала интервала. И на этой основе извлекается локальная информация о сходстве. Полученные данные кодируются в виде признаков движения, которые затем усиливаются с помощью механизмов внимания и агрегируются в компактное представление, используемое для обновления оценки потока.

После формирования устойчивого глобального потока архитектура переходит ко второму, принципиально иному этапу — остаточной адаптации высокочастотной динамики. Здесь ключевая идея заключается в том, что высокочастотный поток не оценивается напрямую. Он восстанавливается как отклонение от уже известной, линейно интерполированной динамики, заданной глобальной моделью. Таким образом, задача сводится к оценке разницы между ожидаемой инерционной траекторией и фактическим, нелинейным поведением системы.

Глобальный поток, полученный на предыдущем этапе, используется для инициализации промежуточных состояний внутри временного интервала. Эти состояния формируют базовую линейную траекторию движения, которая отражает усреднённую динамику процесса. Однако реальное движение, особенно в высокочастотной области, почти никогда не следует строго линейному сценарию. Возникают ускорения, замедления, локальные смещения и асимметрии, которые и составляют суть высокочастотной динамики. Именно эти отклонения и описываются остаточным потоком.

Архитектурно остаточная динамика реализуется через специализированный модуль уточнения, предназначенный для работы с различными временными срезами, но использующий общие параметры и контекстные представления. Такой модуль не привязан к конкретному моменту времени. Он оперирует универсальным правилом коррекции, применяемым к каждому промежуточному состоянию. При этом признаки движения и инициализированный поток остаются специфичными для каждого временного среза, что позволяет учитывать локальные особенности динамики, не нарушая общей согласованности модели.

Использование общих весов на этапе остаточной коррекции имеет принципиальное значение. Оно обеспечивает единый характер адаптации на всём временном интервале и исключает появление несогласованных локальных решений. Все промежуточные состояния корректируются одной и той же моделью, опирающейся на общий контекст. Это создаёт жёсткие архитектурные ограничения, которые, с одной стороны, снижают риск переобучения, а с другой — повышают интерпретируемость поведения системы.

С вычислительной точки зрения остаточный этап спроектирован предельно прагматично. Оценка остаточного потока выполняется на дискретном наборе временных срезов внутри уже сформированных плотных пространств соответствий. Это позволяет полностью избежать повторного извлечения базовых признаков для каждого момента времени. Модули кодирования движения и усиления признаков используются совместно с глобальным этапом, а обучение требуется только для остаточного уточняющего блока. Такой подход существенно снижает вычислительные затраты и делает архитектуру пригодной для практического применения, включая сценарии с ограниченными ресурсами.

Наличие точной инициализации, обеспечиваемой глобальным этапом, радикально сокращает число итераций, необходимых для остаточной коррекции. Модель не тратит ресурсы на поиск грубой траектории движения, а сразу работает в окрестности решения, уточняя лишь нелинейные компоненты. Это повышает эффективность и устойчивость процесса обучения. Ошибки не накапливаются лавинообразно, а остаются локализованными в пространстве остаточных отклонений.

Если рассматривать этот механизм в контексте финансовых рынков, аналогия становится особенно наглядной. Глобальный поток соответствует базовой рыночной динамике, определяемой инерцией, ликвидностью и преобладающим режимом. Линейная интерполяция отражает ожидание того, как рынок должен двигаться при отсутствии новых факторов. Остаточная коррекция фиксирует реальные отклонения от этого сценария, вызванные всплесками активности, асимметрией ордеров или краткосрочными дисбалансами. При этом модель не переписывает состояние рынка, а аккуратно корректирует его траекторию.

Важно подчеркнуть, что остаточный этап в рамках ResFlow не является вспомогательной надстройкой. Он формирует самостоятельный уровень моделирования, работающий по собственным правилам, но жёстко привязанный к глобальной динамике. Такое подчинённое положение остаточной коррекции принципиально отличает данный подход от архитектур, где высокочастотные компоненты имеют равный статус с базовой моделью и способны дестабилизировать её поведение.

При переходе к стратегии обучения остаточного блока становится очевидно, что даже корректно организованная модель сталкивается с фундаментальным ограничением, связанным с доступностью данных. В синтетических средах возможно получить точную разметку высокочастотной динамики на всех промежуточных временных срезах. В реальных же условиях, включая финансовые рынки, подобная роскошь недоступна. Практически всегда модель располагает лишь низкочастотной эталонной информацией, фиксирующей состояние системы на границах временного интервала. Возникает естественный вопрос: каким образом использовать эту ограниченную разметку для обучения механизма, предназначенного для работы на существенно более мелких временных масштабах.

Архитектура ResFlow формально допускает обучение в таких условиях благодаря использованию общих параметров в остаточном модуле. Один и тот же механизм коррекции применяется как к финальному, так и к промежуточным состояниям. Однако на практике этого оказывается недостаточно. Между остаточными потоками на разных временных масштабах существует принципиальный разрыв, который нельзя игнорировать без потери качества обобщения.

Первое различие носит масштабный характер. Величина потока напрямую зависит от временного интервала, на котором он оценивается. Потоки, соответствующие коротким промежуткам времени, имеют существенно меньшую амплитуду по сравнению с низкочастотными оценками. Это обстоятельство приобретает особое значение, поскольку величина потока часто используется моделью как важный признак при уточнении движения. Механизм, обученный на потоках одного масштаба, оказывается плохо приспособленным к работе с потоками другого масштаба, даже если архитектурно он является общим.

Второе различие связано непосредственно с остаточной составляющей. Глобальный этап архитектуры обеспечивает весьма точную аппроксимацию низкочастотной динамики, вследствие чего финальный остаточный поток оказывается малым по величине. С точки зрения обучения это приводит к ослаблению сигнала ошибки. Модель получает формально корректную, но слишком слабую обратную связь, недостаточную для формирования устойчивого механизма коррекции. При этом основная доля нелинейных отклонений сосредоточена именно на промежуточных временных срезах, где линейная интерполяция наиболее сильно расходится с реальной траекторией.

Возникает парадоксальная ситуация. Остаточные компоненты, которые несут наибольшую информацию о высокочастотной динамике, не имеют прямой разметки, и напротив, те остатки, для которых разметка доступна, слишком малы, чтобы служить полноценным обучающим сигналом. Если не учитывать это различие, остаточный модуль формально обучается, но фактически не приобретает способности корректно работать на высокочастотных временных масштабах.

Для устранения масштабного расхождения, связанного с зависимостью величины потока от длительности временного интервала, авторы ResFlow делают принципиально важный шаг и пересматривают саму постановку задачи. Вместо прямой оценки смещения, жёстко привязанного к конкретному временному масштабу, предлагается перейти к оценке средней скорости движения. Такое переопределение выглядит простым лишь на первый взгляд, но именно оно позволяет снять фундаментальное ограничение, мешающее переносу низкочастотного обучения на высокочастотные временные срезы.

В классической формулировке оптический поток отражает суммарное смещение за заданный интервал времени. Очевидно, что при уменьшении интервала величина этого смещения неизбежно снижается, даже если характер движения остаётся тем же. Для модели это создаёт серьёзную проблему: признаки, связанные с величиной потока, перестают быть сопоставимыми между низкочастотными и высокочастотными режимами. В результате остаточный модуль, обученный на одном масштабе, оказывается плохо адаптированным к другому.

Переход к оценке средней скорости устраняет эту зависимость. Скорость, в отличие от смещения, является величиной, инвариантной к масштабу времени. Если движение сохраняет свой характер, средняя скорость остаётся сопоставимой независимо от того, рассматривается ли короткий или длинный временной интервал. Это свойство делает скорость естественным кандидатом на роль унифицированного представления динамики, пригодного для низкочастотных и высокочастотных оценок.

В рамках ResFlow временной интервал между опорными моментами используется в качестве единицы времени. Для каждого промежуточного момента модель оценивает среднюю скорость движения от начала интервала до текущего времени. При этом глобальная низкочастотная оценка служит инициализацией, задающей базовый уровень скорости для всего интервала. Далее, опираясь на локальные признаки движения, извлечённые в соответствующий момент времени, остаточный модуль уточняет эту скорость, отражая нелинейные отклонения реальной траектории.

С практической точки зрения это означает, что модель перестаёт работать с величинами, радикально отличающимися по масштабу. Средние скорости, соответствующие различным промежуточным временным срезам, оказываются близкими по порядку величины. Это существенно упрощает процесс вывода и делает поведение остаточного модуля более предсказуемым. Механизм коррекции больше не вынужден адаптироваться к резко меняющемуся диапазону значений, что снижает риск нестабильности и деградации качества.

Архитектурно преобразование между смещением и скоростью реализуется внутри остаточного блока через специализированный конвертер. На этапе уточнения модель работает исключительно с представлением в терминах средней скорости. Однако для обращения к пространству соответствий и формирования итогового результата скорость в конечном итоге преобразуется обратно в смещение, согласованное с временным положением текущего среза. Таким образом, переход к скоростному представлению не нарушает целостность общей схемы, а лишь вводит более удобный внутренний язык описания динамики.

Важно подчеркнуть, что речь идёт о смене уровня абстракции. Модель перестаёт думать в категориях того, насколько далеко объект сместился за конкретный промежуток времени. Вместо этого она оперирует понятием интенсивности движения, которое сохраняет смысл при изменении временного масштаба. Именно это позволяет согласовать обучение на низкочастотной разметке с задачей высокочастотной остаточной адаптации.

После устранения масштабного расхождения за счёт перехода к скоростному представлению остаётся вторая, не менее существенная проблема — слабость обучающего сигнала для остаточной динамики при использовании низкочастотной разметки. Даже при корректной нормализации по времени финальные остаточные потоки, соответствующие границам интервала, оказываются слишком малы по амплитуде. Глобальный этап даёт точную аппроксимацию низкочастотного движения, и разница между этой оценкой и эталоном часто близка к нулю. В таких условиях остаточный модуль формально получает супервизию, но практически не имеет возможности выучить значимые правила коррекции.

Для преодоления этого ограничения в рамках ResFlow вводится дополнительный обучающий механизм, основанный на целенаправленном и контролируемом возмущении инициализирующего потока. Идея заключается в том, чтобы искусственно усилить остаточную составляющую в тех условиях, где она естественным образом слишком мала, и тем самым сформировать более информативный обучающий сигнал. При этом важно, что возмущение не подменяет реальную динамику, а лишь создаёт условия, в которых остаточный модуль вынужден активно работать.

На этапе обучения к инициализирующему низкочастотному потоку добавляется случайное возмущение. В результате остаточный модуль получает задачу не только компенсировать естественную разницу между глобальной оценкой и эталоном, но и корректировать искусственно внесённые искажения. Такое обучение заставляет модель работать в условиях, где амплитуда остатка заведомо значима, и тем самым формирует устойчивый механизм коррекции, не зависящий от величины естественного остаточного сигнала.

Однако принципиальным является характер вводимого шума. Остаточная динамика, возникающая из различия между линейной и нелинейной траекторией, имеет выраженную региональную структуру. Это не точечные высокочастотные флуктуации, а пространственно-согласованные отклонения, отражающие локальные изменения движения. Простое добавление независимого гауссовского шума не соответствует этой структуре и приводит к появлению артефактов, не характерных для реальных остаточных потоков.

Поэтому в архитектуре используется пространственно-коррелированный, так называемый региональный шум. Он формируется на пониженном пространственном разрешении и затем масштабируется до исходного размера. Такой приём позволяет получить возмущения с выраженной пространственной связанностью и доминированием низкочастотных компонент. По своим спектральным и пространственным характеристикам этот шум оказывается существенно ближе к реальным остаточным потокам, чем классический гауссовский.

В результате остаточный модуль обучается корректировать искажения, которые по своей природе близки к наблюдаемым. Модель учится подавлять шум и осваивает механизм восстановления согласованной динамики в условиях региональных нарушений траектории. Это принципиально повышает переносимость обучения с низкочастотной разметки на высокочастотные режимы.

Процесс обучения при этом остаётся привязанным исключительно к тем временным точкам, для которых доступна низкочастотная разметка. Инференс же может выполняться на любом промежуточном временном срезе, поскольку остаточный модуль является масштабно и временно инвариантным. Архитектура допускает существенное увеличение частоты оценки потока по сравнению с базовым низкочастотным алгоритмом, без необходимости дополнительного обучения.

Авторская визуализация фреймворка ResFlow представлена ниже.

Реализация средствами MQL5

После детального рассмотрения концептуальных основ и архитектурных принципов фреймворка ResFlow, фокус закономерно смещается в сторону прикладной реализации. На данном этапе нас уже интересует не столько формальная сторона модели, сколько её воспроизводимость, инженерная состоятельность и адаптация к реальной вычислительной среде. В рамках практического раздела будет рассмотрен один из возможных вариантов реализации предложенных подходов средствами MQL5, с учётом особенностей работы с временными рядами финансовых данных.

Отдельно подчеркнём важный момент, на который указывают сами авторы ResFlow. Архитектура фреймворка изначально проектировалась как модульная и допускает использование механизма остаточной корректировки высокочастотного потока в связке практически с любой моделью оценки низкочастотной динамики. Это принципиальное свойство снимает жёсткую привязку к конкретному алгоритму базовой оценки и позволяет рассматривать фреймворк ResFlow как универсальный надстроечный механизм, уточняющий динамику между дискретными временными опорными точками.

Исходя из этого, в рамках данного проекта мы сознательно смещаем акцент на реализацию и анализ именно остаточной компоненты высокочастотной динамики. Такой подход позволяет изолировать ключевую идею ResFlow — восстановление и коррекцию внутрисегментной траектории — и рассмотреть её в чистом виде, без смешивания эффектов, связанных с выбором базового LTR-алгоритма. В качестве источника низкочастотной динамики будет использован один из ранее реализованных фреймворков, что обеспечивает воспроизводимость экспериментов и логическую преемственность с предыдущими работами.

С практической точки зрения роль LTR-модели сводится к выявлению и фиксации ключевых трендов и устойчивых тенденций анализируемой рыночной динамики. Именно эти низкочастотные компоненты формируют базовый каркас движения, на который в дальнейшем накладываются высокочастотные колебания, генерируемые блоком остаточной динамики. Такой подход хорошо согласуется с природой финансовых временных рядов, где основная структура движения определяется инерционными факторами, тогда как краткосрочные отклонения носят локальный и зачастую нелинейный характер.

Становится очевидно, что в подобной связке отсутствует практическая необходимость формировать низкочастотный поток в высокочастотном временном разрешении. Для LTR-модели достаточно определить значения динамики в дискретных опорных точках, соответствующих границам временных сегментов. При дальнейшем повышении временного разрешения разумным и вычислительно оправданным допущением является предположение о линейном характере движения между этими опорными точками. Такая линейная интерполяция не претендует на точное описание внутрисегментной динамики, но обеспечивает стабильную и интерпретируемую базу, относительно которой блок остаточной коррекции может восстанавливать и уточнять реальные высокочастотные отклонения.

Свою практическую работу мы начинаем с построения алгоритма линейной интерполяции результатов LTR-модели. Реализация выполняется на стороне OpenCL-программы в виде отдельного кернела LinerUpsample, что позволяет эффективно масштабировать вычисления и минимизировать накладные расходы при работе с большими временными рядами.

kernel__ void LinerUpsample(__global conct float* data,
                            __global float*       upsample)
  {
   const size_t id_ltr = get_global_id(0);
   const size_t var = get_global_id(1);
   const size_t id_htr = get_global_id(2);
   const size_t total = get_global_size(0);
   const size_t variables = get_global_size(1);
   const size_t dimension_htr = get_global_size(2);

В качестве исходных данных используется буфер data, содержащий значения LTR-динамики в опорных точках. А результат интерполяции записывается в буфер upsample, где для каждого временного сегмента формируется набор промежуточных значений.

Индекс id_ltr соответствует номеру временного сегмента, var — номеру анализируемой переменной или индикатора, а id_htr задаёт положение внутри сегмента при повышенном временном разрешении.

Вычислительная логика кернела предельно проста и при этом принципиально важна для всей последующей архитектуры. Для текущего сегмента извлекается значение LTR-динамики, а также значение предыдущей опорной точки, соответствующей началу сегмента.

   const float ltr = IsNanOrInf(data[RCtoFlat(var, id_ltr, variables, total, 0)], 0.0f);
   const float prev_ltr = (id_ltr > 0 ? 
                              IsNanOrInf(data[RCtoFlat(id_ltr - 1, var, total, variables, 0)], 0.0f) :
                              0.0f);

На их основе строится линейная траектория между соседними опорными значениями. Коэффициент интерполяции определяется относительным положением id_htr внутри сегмента и задаёт долю пройденного пути от предыдущего значения к текущему.

   const float htr = (float)id_htr / (float)dimension_htr * (ltr - prev_ltr) + prev_ltr;
//---
   upsample[RCtoFlat(id_ltr, id_htr, total, dimension_htr, var)] = IsNaNOrInf(htr, 0.0f);
  }

Таким образом формируется гладкая, детерминированная базовая динамика, отражающая инерционное движение рынка между дискретными временными метками.

Важно подчеркнуть, что результат работы данного кернела не является чистым высокочастотным потоком в смысле ResFlow. Получаемая интерполяция рассматривается исключительно как базовая оценка, отражающая предположение о линейном характере движения между опорными точками LTR-модели.

Все отклонения от этой линейной траектории — импульсы, асимметрии и локальные нелинейности — переносятся на следующий этап обработки и моделируются блоком остаточной динамики. Такое разделение ролей позволяет сохранить простоту и устойчивость базовой инициализации, одновременно предоставляя высокочастотному модулю пространство для извлечения действительно информативных внутрисегментных эффектов.

Заключение

Фреймворк ResFlow представляет собой целостный и практически ориентированный подход к анализу временной динамики. В основе решения лежит чёткое разделение ролей между низкочастотной и высокочастотной компонентами, что позволяет уйти от избыточной универсальности и сосредоточиться на реальной структуре движения. Низкочастотная модель формирует устойчивый каркас трендов и направлений, тогда как высокочастотный блок остаточной динамики отвечает за уточнение внутрисегментной траектории и восстановление локальных нелинейностей.

Ключевым преимуществом фреймворка является его модульность. Механизм остаточной корректировки не привязан к конкретной LTR-модели и может быть интегрирован с любым алгоритмом, способным надёжно оценивать опорные точки низкочастотной динамики. Это делает архитектуру гибкой, расширяемой и пригодной для постепенного развития без необходимости пересмотра всей вычислительной цепочки.

Отдельного внимания заслуживает выбранная стратегия повышения временного разрешения. Использование линейной интерполяции между опорными значениями в качестве базовой инициализации позволяет минимизировать вычислительные затраты и избежать переобучения на этапе формирования высокочастотного потока. При этом сама линейная модель не навязывает рынку искусственную гладкость, а лишь задаёт нейтральную инерционную траекторию, относительно которой остаточный модуль может выявлять действительно значимые внутрибарные отклонения. Такое разделение ответственности повышает устойчивость модели и улучшает интерпретируемость получаемых результатов.

Сегодня мы лишь заложили основу модели, а её развитие станет темой следующей статьи.

Ссылки

• ResFlow: Fine-tuning Residual Optical Flow for Event-based High Temporal Resolution Motion Estimation
• Другие статьи серии

Программы, используемые в статье

#	Имя	Тип	Описание
1	Study.mq5	Советник	Советник офлайн обучения моделей
2	StudyOnline.mq5	Советник	Советник онлайн обучения моделей
3	Test.mq5	Советник	Советник для тестирования модели
4	Trajectory.mqh	Библиотека класса	Структура описания состояния системы и архитектуры моделей
5	NeuroNet.mqh	Библиотека класса	Библиотека классов для создания нейронной сети
6	NeuroNet.cl	Библиотека	Библиотека кода OpenCL-программы