timeseriesforecasting

Modelar séries temporais de múltiplos ativos exige mais do que apenas empilhar variáveis sequencialmente. 📊

Compreender as dependências tanto ao longo do eixo temporal quanto do eixo das variáveis é fundamental para construir sistemas preditivos.

Veja uma abordagem estruturada para implementar Modelos de Espaço de Estados 2D:

1. Trate séries temporais multivariadas como um problema bidimensional, reconhecendo as dependências ao longo dos eixos temporal e das variáveis. 🗺️
2. Estruture cuidadosamente as variáveis de entrada, agrupando os recursos por significado (por exemplo, microestrutura, estado do portfólio e contexto entre mercados).
3. Evite o vazamento de dados criando uma matriz de disponibilidade que registre quando cada ponto de dados poderia ser observado pela primeira vez. ⚠️
4. Compare o desempenho com um conjunto abrangente de referências: último valor/ingênuo sazonal, autorregressão linear, modelos independentes e mecanismos de atenção.
5. Para a implantação, trate o modelo S-S como um serviço. Mantenha versionados em conjunto o esquema das variáveis, o comprimento do contexto, o estado de normalização e os pesos do modelo.
6. A eficiência é fundamental. Registre a taxa de processamento do treinamento, o pico de memória e a latência de inferência no tamanho de lote real. ⚙️

Para conhecer melhor os mecanismos dessa arquitetura, consulte este recurso: https://community.wolfbot.io/academy/state-space-models-multivariate-market-data

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