Обсуждение статьи "Нейросети в трейдинге: "Легкие" модели прогнозирования временных рядов"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Нейросети в трейдинге: "Легкие" модели прогнозирования временных рядов:

Легковесные модели прогнозирования временных рядов обеспечивают высокую производительность, используя минимальное количество параметров. Что, в свою очередь, снижает расход вычислительных ресурсов и ускоряет принятие решений. При этом они достигают качества прогнозов, сопоставимого с более сложными моделями.

Основа для точного долгосрочного прогнозирования временных рядов заключается в присущей данным периодичности и тенденции. Кроме того, уже давно замечено, что ценовое движение валютных пар тесно связано с отдельными торговыми сессиями. Например, если мы дискретизируем временной ряд ежедневных последовательностей в определенное время суток, то каждая подпоследовательность демонстрирует аналогичные или последовательные тенденции. В этом случае периодичность и тренд исходной последовательности декомпозируется и трансформируется. То есть периодические паттерны трансформируются в динамику межподпоследовательности, в то время как трендовые паттерны переинтерпретируются как внутри подпоследовательные характеристики. Эта декомпозиция открывает новые перспективы для разработки облегченных моделей долгосрочного прогнозирования временных рядов. На которые обратили свое внимание авторы статьи "SparseTSF: Modeling Long-term Time Series Forecasting with 1k Parameters".

В своей работе они, наверное, впервые исследуют, как использовать эту периодичность и декомпозицию в данных для построения специализированных облегченных моделей прогнозирования временных рядов. Что позволяет им предложить алгоритм SparseTSF — чрезвычайно легкую модель долгосрочного прогнозирования временных рядов.

Технически была предложена методика межпериодного разреженного прогнозирования. Сначала исходные данные делятся на последовательности с постоянной периодичностью. А затем выполняется прогнозирование для каждой подпоследовательности с пониженной дискретизацией. Тем самым исходная задача прогнозирования временных рядов упрощается до задачи прогнозирования межпериодного тренда.

Автор: Dmitriy Gizlyk