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

[MetaQuotes]

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

Предлагаем познакомиться с новым подходом, который объединяет классические методы и современные нейросети для анализа временных рядов. В статье подробно раскрыта архитектура и принципы работы модели K²VAE.

Главное достоинство K²VAE — не просто построение прогноза, а формирование вероятностного распределения будущих состояний системы. В отличие от традиционных моделей, которые ограничиваются одним наиболее вероятным вариантом развития событий, здесь результатом становится диапазон возможных исходов. Причём ширина этого диапазона зависит от степени уверенности модели в текущем состоянии. Это делает фреймворк особенно полезным в сферах, где важно учитывать риски и неопределённость — например, в финансовом прогнозировании, логистике или управлении техническими системами.

Чтобы понять, как достигается такая гибкость и адаптивность, рассмотрим общую архитектуру модели. Конструкцию K²VAE условно можно разделить на три крупных компоненты: Патчинг, Энкодер и Декодер, каждая из которых выполняет свою роль, но при этом тесно связана с другими.

1. Патчинг осуществляет подготовку исходных данных и перевод их в латентное представление.
2. Энкодер — отвечает за извлечение скрытого состояния Z из наблюдаемых временных рядов X. В отличие от стандартных VAE, здесь используется сложная структура, в которую входят:
• KoopmanNet, обучаемый аналог оператора Купмана, прогнозирующий эволюцию скрытых признаков как линейную систему;
• Модуль внимания, анализирующий различия между восстановленными и фактическими значениями, позволяющий выявлять моменты расхождения модели с реальностью;
• KalmanNet, гибридная нейросетевая реализация фильтра Калмана, формирующая ковариационную матрицу неопределённости на основе управляющих сигналов внимания;
• VAE-механизм, осуществляющий сэмплирование будущих токенов на основе параметров, заданных KalmanNet и KoopmanNet.
3. Декодер — преобразует скрытые переменные обратно в наблюдаемые, восстанавливая прогнозируемые значения временного ряда. При этом, для соблюдения вероятностной природы модели, Декодер так же реализован как обучаемая нейросетевая структура с двумя выходами: среднее значение и дисперсия. Это позволяет в полной мере смоделировать распределение P(Y|Z) и учитывать неопределённость прогноза.

Авторская визуализация фреймворка K²VAE представлена ниже.

Автор: Dmitriy Gizlyk