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La modélisation des séries temporelles multi-actifs ne se résume pas à empiler les variables les unes après les autres. 📊

Comprendre les dépendances à la fois sur l’axe temporel et sur l’axe des variables est essentiel pour créer des systèmes prédictifs.

Voici une approche structurée pour mettre en œuvre des modèles d’espace d’état 2D :

1. Considérez les séries temporelles multivariées comme un problème à deux dimensions, en tenant compte des dépendances sur les axes temporel et des variables. 🗺️
2. Structurez soigneusement les variables d’entrée en regroupant les caractéristiques par catégorie sémantique (par exemple, la microstructure, l’état du portefeuille et le contexte inter-marchés).
3. Évitez les fuites de données en créant une matrice de disponibilité qui indique à quel moment chaque point de données a pu être observé pour la première fois. ⚠️
4. Évaluez les performances à l’aide d’un ensemble complet de références : dernière valeur/naïf saisonnier, autorégression linéaire, modèles indépendants et mécanismes d’attention.
5. Pour le déploiement, considérez le modèle S-S comme un service. Versionnez ensemble le schéma des variables, la longueur du contexte, l’état de normalisation et les poids du modèle.
6. L’efficacité est essentielle. Consignez le débit d’entraînement, la mémoire maximale utilisée et la latence d’inférence pour la taille de lot réelle. ⚙️

Pour approfondir le fonctionnement de cette architecture, consultez cette ressource : https://community.wolfbot.io/academy/state-space-models-multivariate-market-data

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