timeseriesforecasting

Моделирование временных рядов с несколькими активами требует не просто последовательного объединения переменных. 📊

Понимание зависимостей как по оси времени, так и по оси переменных — ключ к созданию систем прогнозирования.

Структурированный подход к реализации двумерных моделей пространства состояний:

1. Рассматривайте многомерные временные ряды как двумерную задачу, учитывая зависимости и по оси времени, и по оси переменных. 🗺️
2. Тщательно структурируйте входные переменные, группируя признаки по смыслу (например, микроструктура, состояние портфеля, контекст межрыночных связей).
3. Предотвращайте утечку данных с помощью матрицы доступности, в которой фиксируется, когда каждую точку данных можно было впервые наблюдать. ⚠️
4. Сравнивайте производительность с широким набором базовых методов: последнее значение/сезонный наивный прогноз, линейная авторегрессия, независимые модели и механизмы внимания.
5. При развертывании рассматривайте модель S-S как сервис. Версионируйте схему переменных, длину контекста, состояние нормализации и веса модели вместе.
6. Эффективность имеет решающее значение. Фиксируйте скорость обучения, пиковое потребление памяти и задержку инференса при фактическом размере пакета. ⚙️

Чтобы подробнее разобраться в принципах работы этой архитектуры, ознакомьтесь с материалом: https://community.wolfbot.io/academy/state-space-models-multivariate-market-data

#QuantitativeFinance #StateSpaceModels #TimeSeriesForecasting #MachineLearning #Крипто