Обсуждение статьи "Нейросети в трейдинге: Вероятностное прогнозирование временных рядов (K2VAE)"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Нейросети в трейдинге: Вероятностное прогнозирование временных рядов (K2VAE):

Предлагаем ознакомиться с оригинальной реализацией фреймворка K²VAE — гибкой модели, способной линейно аппроксимировать сложную динамику в латентном пространстве. В статье показано, как реализовать ключевые компоненты на языке MQL5, включая параметризованные матрицы и их управление вне стандартных нейросетевых слоёв. Материал будет полезен тем, кто ищет практический подход к созданию интерпретируемых моделей временных рядов.

Классические модели отлично справляются с краткосрочными прогнозами. Но стоит заглянуть дальше, и ошибки начинают накапливаться, волатильность раздувает неточности, а вычислительные затраты стремительно растут. Особенно на финансовых рынках, где каждое событие (отчёт компании или геополитический сюрприз) вносит нелинейность и меняет правила игры.

В качестве одного из возможных вариантов решения подобной задачи в работе "K²VAE: A Koopman-Kalman Enhanced Variational AutoEncoder for Probabilistic Time Series Forecasting" был предложен новый фреймворк, опирающийся на две фундаментальные идеи. Во‑первых, теория Купмана переводит нелинейные процессы в линейную форму. Представьте, что вы смотрите на график цены акции через специальные линзы, и он превращается в прямую линию — такой подход упрощает понимание динамики. Во‑вторых, классический фильтр Калмана аккуратно перерабатывает новые данные, корректируя прогноз каждый раз, когда приходит свежая информация: отчёт о прибыли, изменение процентных ставок или неожиданное событие.

Авторы работы объединили эти идеи в фреймворк K²VAE — лёгкую и быструю систему на базе вариационного автоэнкодера. Сначала KoopmanNetнакладывает линейную структуру на исторические котировки и индикаторы. Затем KalmanNet, построенная на подходах фильтра Калмана, шаг за шагом уточняет оценку возможных движений и их неопределённость. Такая архитектура позволяет прогнозировать на краткосрочном и долгосрочном горизонтах, сохраняя высокую точность и устойчивость.

Автор: Dmitriy Gizlyk