Обсуждение статьи "Машинное обучение и Data Science (Часть 28): Прогнозирование множества будущих значений для EURUSD"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Машинное обучение и Data Science (Часть 28): Прогнозирование множества будущих значений для EURUSD:

Многие модели искусственного интеллекта заточены на прогнозирование одного единственного будущего значения. В этой статье мы посмотрим, как использовать модели машинного обучения для прогнозирования множества будущих значений. Такой подход, называемый многошаговым прогнозированием, позволяет предсказывать не только цену закрытия на завтра, но и на послезавтра и так далее. Несомненное преимущество многошагового прогнозирования для трейдеров и аналитиков данных — более широкий спектр информации для возможностей стратегического планирования.

В мире финансовой аналитики с использованием машинного обучения целью часто является прогнозирование будущих значений на основе исторических данных. В разных статьях в этой серии мы уже обсуждали возможности прогнозирования следующего непосредственного значения. Однако в реальных приложениях существует множество ситуаций, когда может потребоваться предсказать несколько будущих значений вместо одного. Попытка предсказать различные последовательные значения известна как многошаговое прогнозирование.

Многошаговое прогнозирование межет применяться в различных областях, таких как финансы, прогнозирование погоды, управление цепочками поставок и здравоохранение. Например, на финансовых рынках инвесторам необходимо прогнозировать цены акций или курсы валют на несколько дней, недель или даже месяцев вперед. Более точные прогнозы погоды на предстоящие дни или недели могут помочь в планировании и управлении чрезвычайными ситуациями.

Автор: Omega J Msigwa