Обсуждение статьи "Генеративно-состязательные сети (GAN) для синтетических данных в сфере финансового моделирования (Часть 2): Создание синтетического символа для тестирования"

Новый комментарий
 

Опубликована статья Генеративно-состязательные сети (GAN) для синтетических данных в сфере финансового моделирования (Часть 2): Создание синтетического символа для тестирования:

В этой статье мы создаем синтетический символ с использованием генеративно-состязательной сети (GAN), которая включает в себя генерацию реалистичных финансовых данных, имитирующих поведение реальных рыночных инструментов, таких как EURUSD. Модель GAN изучает закономерности и волатильность на основе исторических рыночных данных и создает синтетические ценовые данные с аналогичными характеристиками.

Ниже представлено окно графика нашего синтетического символа "SYNTH_EURUSD":

После создания синтетического символа его необходимо сверить с реальными рыночными данными. Анализ использует статистические тесты для проверки того, соответствуют ли два набора данных своим основным закономерностям. Наши тесты подтверждают, что моделируемые данные ведут себя как реальные рыночные данные, что обеспечивает надежность торговых платформ. 

Автор: LiviaObongo

Новый комментарий