timeseriesforecasting

對多資產時間序列進行建模，不只是按順序堆疊變量那麼簡單。📊

理解時間軸和變量軸上的依賴關係，是構建預測系統的關鍵。

以下是實現二維狀態空間模型的一套結構化方法：

1. 將多變量時間序列視爲二維問題，同時識別時間軸和變量軸上的依賴關係。🗺️
2. 謹慎組織輸入變量，按語義對特徵分組（例如微觀結構、投資組合狀態、跨市場背景）。
3. 構建可用性矩陣，記錄每個數據點最早可被觀測到的時間，以管理數據泄漏。⚠️
4. 使用全面的基準模型套件評估性能：最新值／季節性樸素預測、線性自迴歸、獨立模型和注意力機制。
5. 部署時，將狀態空間模型視爲一項服務。將變量模式、上下文長度、歸一化狀態和模型權重一併進行版本管理。
6. 效率至關重要。記錄實際批量大小下的訓練吞吐量、峯值內存和推理延遲。⚙️

如需深入瞭解這一架構的運作機制，請參閱此資源：https://community.wolfbot.io/academy/state-space-models-multivariate-market-data

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