Обсуждение статьи "Нейросети в трейдинге: Пространственно-управляемая агрегация рыночных событий (STFlow)"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Нейросети в трейдинге: Пространственно-управляемая агрегация рыночных событий (STFlow):

Статья знакомит с фреймворком STFlow, который способен формировать устойчивое совместное представление текущего состояния рынка и динамики последних событий, обеспечивая высокую чувствительность к микроимпульсам при сохранении стабильности обработки. Реализован базовый модуль ICE, который аккумулирует потоки цены и событий, создавая надёжный фундамент для дальнейшей агрегации и анализа.

Современный рынок, особенно на малых таймфреймах, живёт не барами и свечами, а событиями. Изменение котировки, появление ликвидности, агрессивное поглощение объёма, резкий сдвиг спрэда — всё это происходит асинхронно, неравномерно и зачастую быстрее, чем формируется очередной бар. В этом смысле традиционная свечная агрегация является не столько моделью рынка, сколько компромиссом между удобством анализа и потерей информации. Чем выше частота торгов, тем выше цена этого компромисса.

Именно здесь возникает ключевая методологическая проблема: как описывать и анализировать рынок, если его первичная динамика носит событийный, а не кадровый характер?

Фреймворк STFlow, представленный в работе "Spatially-guided Temporal Aggregation for Robust Event-RGB Optical Flow Estimation", предлагает свой взгляд на эту проблему. В его основе лежит простая, но принципиально важная идея: агрегация событий должна быть пространственно-управляемой.

Авторская визуализация фреймворка STFlow представлена ниже.

Автор: Dmitriy Gizlyk