Предсказание рыночной динамики: новый подход

от

Автор: Денис Аветисян

В статье представлена инновационная гибридная нейронная сеть с обучением с подкреплением, позволяющая повысить точность прогнозирования поведения динамичных рынков.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Оптимизация моделей глубокого обучения для прогнозирования временных рядов в условиях меняющейся рыночной конъюнктуры.

Несмотря на растущую популярность моделей глубокого обучения в прогнозировании, точная адаптация к динамичному поведению рынков остается сложной задачей. В работе ‘Optimization of Deep Learning Models for Dynamic Market Behavior Prediction’ предложена гибридная нейронная сеть, сочетающая временные свертки, рекуррентные модули и механизмы внимания, для повышения точности прогнозирования спроса в электронной коммерции. Полученные результаты демонстрируют устойчивое превосходство предложенного подхода над традиционными методами, такими как ARIMA/Prophet и LSTM/GRU, а также современными Transformer-моделями, особенно в периоды пиковой нагрузки и праздничные дни. Возможно ли дальнейшее повышение робастности и эффективности подобных моделей за счет интеграции методов обучения с подкреплением и учета внешних факторов?

Временные Ритмы Рынка: Вызовы Прогнозирования

Традиционные методы анализа временных рядов, такие как ARIMA, и даже более современные подходы, например Prophet, зачастую оказываются неспособны адекватно отразить сложную и нелинейную динамику реальных рынков. Эти модели, как правило, базируются на предположении о стационарности данных и линейной зависимости между прошлыми и будущими значениями, что редко соответствует действительности в быстро меняющихся экономических условиях. Неспособность учитывать факторы, такие как внезапные изменения в потребительских предпочтениях, действия конкурентов или внешние шоки, приводит к неточным прогнозам и, как следствие, к снижению эффективности стратегий, зависящих от точного предсказания спроса. В частности, модели, основанные на линейной экстраполяции, испытывают трудности при обработке данных с резкими скачками, трендами или сезонностью, что особенно актуально для современных рынков, характеризующихся высокой волатильностью и непредсказуемостью.

Ограничения традиционных моделей прогнозирования, таких как ARIMA и Prophet, часто приводят к неточностям в предсказаниях рыночной динамики. Эти неточности, в свою очередь, лишают компании возможностей для эффективной оптимизации стратегий ценообразования, особенно в контексте динамического ценообразования. Неспособность точно предсказать спрос может приводить к упущенной прибыли, избыточным запасам или, наоборот, дефициту товаров и услуг. В результате, предприятия теряют конкурентное преимущество и упускают возможности для максимизации прибыли, поскольку не могут оперативно реагировать на изменения рыночной конъюнктуры и предпочтения потребителей. Более того, неточные прогнозы усложняют планирование ресурсов и повышают риски, связанные с принятием стратегических решений.

В двухсторонних рынках, таких как платформы для онлайн-торговли или сервисы такси, точное прогнозирование спроса имеет первостепенное значение для обеспечения стабильного функционирования и успеха. Неверные прогнозы могут привести к дефициту или избытку предложения, что негативно скажется как на потребителях, так и на поставщиках услуг. Например, если платформа неверно оценит спрос на такси в определенное время и в определенном месте, пассажирам придется долго ждать, а водители потеряют потенциальный доход. Поэтому, эффективное прогнозирование позволяет платформе оптимизировать цены, стимулировать активность с обеих сторон и поддерживать здоровый баланс между потребителями и поставщиками, обеспечивая тем самым устойчивый рост и прибыльность.

Гибридная Архитектура: Гармония Временных Масштабов

Предлагаемая гибридная нейронная сеть объединяет в себе несколько типов слоев для повышения точности прогнозирования и устойчивости к шумам. Архитектура включает в себя многомасштабные временные свёртки, предназначенные для извлечения паттернов различной длительности, рекуррентные блоки с управляемыми вентилями (GRU) для обработки последовательных данных и механизм самовнимания, учитывающий временные аспекты. Комбинация этих компонентов позволяет модели эффективно обрабатывать как краткосрочные, так и долгосрочные зависимости в данных, преодолевая ограничения, присущие традиционным методам анализа временных рядов.

Многомасштабные свёртки в данной архитектуре эффективно извлекают как краткосрочные, так и среднесрочные паттерны во временных рядах. Использование свёрток различных размеров ядра позволяет модели улавливать зависимости на разных временных масштабах, что особенно важно для анализа данных, демонстрирующих паттерны разной продолжительности. В сочетании с блоками рекуррентной сети GRU, обеспечивающими локальную рекуррентность, достигается эффективная обработка последовательных данных. GRU позволяют модели сохранять информацию о предыдущих шагах во времени, что необходимо для учета контекста при анализе текущего момента последовательности. Такое сочетание позволяет модели одновременно учитывать локальные зависимости, извлекаемые свёртками, и долгосрочный контекст, сохраняемый GRU.

Ключевым компонентом предложенной архитектуры является механизм внимания, учитывающий временные факторы. Данный подход позволяет модели улавливать долгосрочные зависимости в данных и учитывать календарные эффекты, такие как сезонность и тренды. В отличие от стандартного механизма самовнимания, time-aware self-attention использует временные эмбеддинги при вычислении весов внимания, что позволяет более эффективно моделировать временные ряды и повышать точность прогнозирования, особенно в условиях нестационарности данных и наличия выраженных календарных паттернов. Это, в свою очередь, способствует повышению устойчивости модели к шумам и выбросам в данных.

Для обучения и оценки предложенной гибридной нейронной сети использовался датасет UCI Online Retail II. Этот набор данных является общепринятым эталоном для задач прогнозирования поведения рынка и содержит информацию о транзакциях розничного продавца в период 2009-2011 годов. Он включает данные о более чем 200 000 транзакциях и 3000 уникальных клиентах, охватывая широкий спектр продуктов. Датасет UCI Online Retail II широко используется в академических исследованиях для тестирования и сравнения различных моделей прогнозирования временных рядов, что позволяет объективно оценить эффективность предложенной архитектуры.

Строгая Оценка: Превосходство в Сравнении

Для оценки эффективности предложенной гибридной нейронной сети было проведено сравнение с рядом современных моделей прогнозирования временных рядов. В качестве базовых моделей были использованы N-BEATS, Autoformer, TFT, LSTM и LightGBM, представляющие различные архитектуры и подходы к решению задачи прогнозирования. Сравнение проводилось на одном и том же наборе данных, что обеспечивало корректность и сопоставимость результатов. Выбор данных и метрик оценки был произведен с целью обеспечить объективную оценку производительности предложенной модели в сравнении с существующими решениями.

Для обеспечения всесторонней и непредвзятой оценки производительности модели использовался комплекс метрик, включающий среднюю абсолютную ошибку ($MAE$), среднеквадратичную ошибку ($RMSE$), симметричную среднюю абсолютную процентную ошибку ($sMAPE$), шкалированную среднюю абсолютную ошибку ($MASE$) и коэффициент Тейла ($U$). Выбор данных метрик обусловлен их способностью оценивать точность прогнозов с различных точек зрения, учитывая абсолютные и относительные ошибки, а также масштабируемость к разным временным рядам. Использование нескольких метрик позволило получить более полное представление о производительности модели в различных сценариях и исключить предвзятость, которая могла бы возникнуть при использовании только одной метрики.

Результаты сравнительного анализа показали, что предложенная гибридная нейронная сеть демонстрирует стабильное превосходство над существующими моделями прогнозирования, включая ARIMA, LSTM, LightGBM, TFT, Informer, Autoformer и N-BEATS. Во всех тестовых сценариях наблюдалось снижение показателей ошибок по метрикам $MAE$ (Mean Absolute Error), $RMSE$ (Root Mean Squared Error), $sMAPE$ (Symmetric Mean Absolute Percentage Error), $MASE$ (Mean Absolute Scaled Error) и $Theil’s U$ по сравнению с указанными базовыми моделями, что подтверждает более высокую точность и надежность предложенного подхода.

Анализ экономической эффективности предложенной гибридной нейронной сети показал устойчивое и значительное увеличение индекса оптимизации кумулятивной прибыли (CPOI) на всех временных шагах. Данный показатель, используемый для оценки прибыльности прогнозов во временных рядах, продемонстрировал превосходство модели над базовыми алгоритмами, подтверждая ее потенциал для повышения экономической выгоды в задачах прогнозирования и планирования. Увеличение CPOI является результатом более точных прогнозов, что позволяет оптимизировать стратегии принятия решений и минимизировать финансовые потери.

В процессе обучения гибридной нейронной сети применялись методы регуляризации, включающие L1 и L2 регуляризацию, а также dropout, для предотвращения переобучения модели и обеспечения её способности к обобщению на новые, ранее не встречавшиеся данные. Использование регуляризации позволило снизить сложность модели, ограничив величину весов и предотвратив заучивание обучающей выборки. Данные методы способствовали повышению устойчивости модели к шуму и выбросам в данных, а также улучшили её способность к прогнозированию на тестовых данных, что подтверждается результатами сравнительного анализа с другими моделями.

Расширение Горизонтов: Самообучение и Адаптация

Гибридная нейронная сеть, изначально предназначенная для стандартного прогнозирования, способна к значительному расширению функциональности за счет интеграции с методами обучения с подкреплением. Такое сочетание позволяет модели не просто предсказывать будущие значения, но и динамически адаптировать стратегии прогнозирования в ответ на изменения рыночной конъюнктуры. Вместо статических предсказаний, модель обучается, взаимодействуя со средой, и корректирует свои действия на основе полученных вознаграждений или штрафов. Этот процесс позволяет оптимизировать модель для достижения конкретных целей, например, максимизации прибыли или минимизации издержек, делая ее более гибкой и эффективной в условиях постоянно меняющегося рынка. Обучение с подкреплением открывает возможности для создания самообучающихся систем, способных к непрерывному совершенствованию и адаптации к новым вызовам.

Гибридная нейронная сеть, благодаря интеграции с методами обучения с подкреплением, приобретает способность динамически корректировать свои стратегии прогнозирования в ответ на меняющиеся рыночные условия. Вместо использования статичных моделей, система способна адаптироваться, стремясь к оптимизации конкретных целей — будь то максимизация прибыли или минимизация издержек. Этот процесс предполагает, что модель оценивает различные варианты прогнозов, «учится» на своих ошибках и постепенно совершенствует свои навыки, чтобы достичь наилучших результатов в постоянно меняющейся среде. Обучение с подкреплением позволяет не просто предсказывать будущие события, но и активно влиять на них, выбирая наиболее выгодные стратегии для достижения заданных целей.

Адаптивные возможности, предоставляемые обучением с подкреплением, особенно ценны на двухсторонних рынках, где успех платформы напрямую зависит от умения балансировать интересы потребителей и продавцов. В таких системах, как правило, существует сложная взаимосвязь между спросом и предложением, и статичные прогнозы могут быстро устаревать, приводя к неоптимальным результатам для обеих сторон. Динамически адаптирующаяся модель способна учитывать изменения в поведении потребителей, колебания цен и другие факторы, корректируя свои стратегии прогнозирования в режиме реального времени. Это позволяет платформе эффективно распределять ресурсы, максимизировать прибыль и поддерживать устойчивый рост, обеспечивая выгоду как для покупателей, так и для поставщиков.

Для выявления и предотвращения недобросовестных практик, таких как эксклюзивные соглашения, требуются точные и адаптивные прогнозы. Исследования показывают, что платформы, использующие инструменты прогнозирования, способные динамически реагировать на изменения рыночной конъюнктуры, лучше подготовлены к обнаружению манипулятивных схем. Адаптивные модели позволяют не только предсказывать потенциальные нарушения конкуренции, но и оценивать их влияние на обе стороны рынка — потребителей и поставщиков. Это особенно важно, поскольку эксклюзивные соглашения могут приводить к ограничению выбора для потребителей и подавлению конкуренции, требуя оперативного анализа и корректировки стратегий платформы для поддержания здоровой рыночной среды.

Исследование, представленное в данной работе, подчеркивает неизбежность старения любой системы, даже самой продуманной архитектуры глубокого обучения. Подобно тому, как время неумолимо влияет на все существующее, динамика рынков требует постоянной адаптации и совершенствования моделей прогнозирования. Авторы, стремясь к созданию устойчивой к изменениям системы, предлагают гибридную нейронную сеть, усиленную обучением с подкреплением. Как заметил Эдсгер Дейкстра: «Программирование — это не столько о коде, сколько о структуре». Подобно этому, успешное прогнозирование рыночного поведения требует не просто построения сложной модели, но и продуманной архитектуры, способной эффективно адаптироваться к меняющимся условиям и сохранять свою актуальность во времени.

Что дальше?

Представленная работа, подобно каждому коммиту в истории развития алгоритмов, зафиксировала определенный этап. Однако, динамика рынков не статична, и каждая новая версия модели неизбежно столкнется с новыми вызовами. Успешное прогнозирование — это не достижение идеальной точности, а постоянная адаптация к изменяющейся среде. Задержка в исправлении выявленных недостатков — это, по сути, налог на амбиции, и игнорировать его нельзя.

Перспективы дальнейших исследований лежат в области более глубокой интеграции с теорией игр и поведенческой экономикой. Рынок — это не просто временной ряд, но и сложная система взаимодействующих агентов. Необходимо учитывать не только исторические данные, но и факторы, определяющие коллективное поведение. Гибридные модели, объединяющие глубокое обучение с подходами, основанными на знаниях, могут стать следующим шагом в эволюции алгоритмов прогнозирования.

Все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно. Время — не метрика, а среда, в которой существуют эти системы. Задача исследователей — не создать идеальный прогноз, а разработать алгоритмы, способные с достоинством справляться с неизбежной неопределенностью рыночной среды, и учиться на каждой новой итерации.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.19090.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-25 09:03