Обсуждение статьи "Нейросети в трейдинге: Модели многократного уточнения прогнозов (RAFT)"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Нейросети в трейдинге: Модели многократного уточнения прогнозов (RAFT):

Фреймворк RAFT предлагает принципиально иной подход к прогнозированию динамики рынка — не как разовый снимок, а как итеративное уточнение состояния в реальном времени. Он одновременно учитывает локальные и глобальные изменения, сохраняя высокую точность даже при сложных ценовых структурах.

Подход RAFT (Recurrent All-pairs Field Transforms), появившийся в компьютерном зрении для реконструкции оптического потока, основан не на грубом одношаговом выводе, а на итеративном уточнении состояния. Модель не пытается угадать будущее сразу, она строит первичную оценку и многократно улучшает её, обращаясь к полному полю взаимосвязей между исходными данными. Такой принцип резко отличается от традиционных архитектур, где прогноз считается однократным, а все недочёты устраняются только в ходе обучения. Сама структура модели в фреймворке RAFT предполагает уточнение внутри одного шага вывода. И именно это делает его особенно интересным для финансовой области.

Рынок редко раскрывает своё намерение сразу. Ценовое движение может начинаться с ложной фазы, затем усиливаться и размываться встречным импульсом. Любой однократный прогноз оказывается вынужденным делать ставку уже на первом приближении. Итеративная модель действует иначе. Она фиксирует предварительную версию будущего и тут же проверяет её на согласованность с остальными связями в данных, подобно тому, как опытный трейдер мгновенно переоценивает ситуацию при малейшем новом сигнале. Такой способ размышления ближе к реальному мышлению, чем жёсткие статические модели, которые не меняют мнение до следующего вызова.

Главная идея RAFT — явное построение объемного поля соответствий между всеми парами элементов анализируемых данных. В задаче оптического потока это пары пикселей двух кадров. В финансовых данных ими становятся пары состояний временных окон, инструменты, временные горизонты, локальные микроструктурные паттерны. Это даёт не приближённую, а полную карту возможных взаимовлияний. Такая карта позволяет не просто видеть тренд, а понимать, как одно отклонение может отыгрываться через десятки других связей. У финансового рынка именно такая природа — это не линейный сигнал, а множественное поле зависимостей, которое невозможно объяснить одним направлением движения.

Автор: Dmitriy Gizlyk