Автор: Денис Аветисян
Новый подход к прогнозированию финансовых временных рядов позволяет повысить точность и эффективность за счет использования данных разной длительности.
"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
В статье представлена новая структура многопериодного обучения (MLF), оптимизирующая архитектуру модели и фильтрующая избыточность между периодами для повышения точности прогнозирования финансовых продаж.
Прогнозирование финансовых временных рядов часто затруднено из-за сложности учета как краткосрочных настроений, так и долгосрочных тенденций. В данной работе, посвященной ‘Multi-period Learning for Financial Time Series Forecasting’, предложен новый фреймворк (MLF), эффективно использующий многопериодные входные данные для повышения точности и эффективности прогнозирования. MLF решает проблему избыточности информации между периодами и оптимизирует архитектуру модели посредством модулей фильтрации, взвешенной интеграции и адаптивной обработки. Способен ли данный подход значительно улучшить точность прогнозирования финансовых рынков и снизить затраты на выбор оптимальной длины входных данных?
За пределами Единого Горизонта: Ограничения Традиционного Прогнозирования Временных Рядов
Традиционные модели временных рядов испытывают трудности при улавливании долгосрочных зависимостей, что ограничивает точность прогнозов на длительных горизонтах. Это связано с их архитектурой, ориентированной на анализ последовательностей фиксированной длины и локальных корреляций.
Внутренние ограничения особенно проявляются при работе со сложными данными. Неспособность эффективно использовать информацию из различных временных масштабов или обрабатывать последовательности переменной длины создает препятствия для повышения производительности. Обычно эти модели полагаются на предположение о стационарности данных, что не всегда соответствует реальности.
Поиск новых архитектур и методов анализа временных рядов, способных учитывать долгосрочные зависимости и адаптироваться к сложным данным, является актуальной задачей. Каждая визуальная деталь временного ряда – возможность проверить гипотезу о скрытых закономерностях и расширить наше понимание модели.
Многопериодное Прогнозирование: Интеграция Исторического Контекста для Повышения Точности
Многопериодное прогнозирование использует исторические данные различной длительности для повышения глубины понимания и предсказательной силы модели, учитывая временные зависимости и улучшая точность прогнозов.
Методы, подобные FiLM, напрямую используют многопериодные входные данные, линейно интегрируя выходные сигналы из разных моментов времени, позволяя модели динамически адаптироваться к изменяющимся условиям и извлекать больше информации.
Критически важным аспектом является применение техник фильтрации избыточности между периодами (IRF). IRF позволяет удалить шум и сосредоточиться на значимых сигналах, что приводит к передовым результатам в прогнозировании и на публичных наборах данных.
Адаптивная Интеграция и Масштабируемые Архитектуры для Временных Рядов
Предложенный фреймворк многопериодного обучения (MLF) использует механизм Learnable Weighted-average Integration (LWI), позволяющий моделям динамически корректировать значимость прогнозов, полученных на различных временных периодах, оптимизируя производительность и повышая точность прогнозирования финансовых временных рядов.
Для эффективной обработки входных последовательностей переменной длины и масштаба MLF применяет метод Multi-period Self-Adaptive Patching (MAP), обеспечивая согласованную обработку всех сегментов временных рядов, независимо от их характеристик, что критически важно для устойчивости и надежности прогнозов.
Экспериментальные результаты, полученные на наборе данных о фондах, демонстрируют, что MLF достигает более низких значений WMAPE по сравнению с сильными базовыми моделями, подтверждая улучшенную точность прогнозирования.
К Надёжному и Обобщённому Прогнозированию Временных Рядов
Современные модели временных прогнозов демонстрируют значительное улучшение точности благодаря эффективной интеграции информации из различных временных периодов и масштабов, превосходя существующие аналоги на различных эталонных наборах данных.
Предложенная модель MLF достигает в 3.6 раза более высокой скорости инференса по сравнению с Scaleformer на наборе данных Weather и в 11.8 раза быстрее на наборе данных Fund, свидетельствуя о существенном приросте эффективности и возможности применения в задачах, требующих обработки больших объемов данных в режиме реального времени.
Кроме того, модель поддерживает MSE в 0.2550 на наборе данных ETTm1 при использовании модуля Patch Squeeze, демонстрируя высокую точность наряду с улучшенной эффективностью. Стремление к более быстрым и точным моделям напоминает стремление к пониманию сложных систем — каждый шаг приближает нас к более полному и глубокому восприятию мира.
Исследование, представленное в данной работе, акцентирует внимание на извлечении закономерностей из временных рядов для повышения точности прогнозирования финансовых показателей. Подход, основанный на многопериодном обучении, позволяет эффективно использовать информацию из данных разной длительности, снижая избыточность и оптимизируя архитектуру модели. В этом контексте, как заметил Блез Паскаль: «Человек — это тростник, самый слабый в природе, но это тростник, который мыслит». Подобно тому, как тростник, кажущийся слабым, способен противостоять ветру благодаря своей гибкости, так и предложенный метод позволяет модели адаптироваться к сложным закономерностям финансовых данных, извлекая из них ценные инсайты и повышая эффективность прогнозирования, особенно при работе с многопериодными временными рядами.
Куда же дальше?
Представленная работа, несомненно, демонстрирует потенциал многопериодного обучения для повышения точности прогнозирования финансовых временных рядов. Однако, за кажущейся элегантностью решения скрывается вечная проблема: насколько эффективно отфильтрованная избыточность действительно снижает вычислительную нагрузку, и не теряется ли при этом критически важная информация, зашумленная как “несущественная”? Поиск оптимального баланса между сложностью модели и её способностью улавливать тонкие нюансы рыночной динамики остаётся задачей, требующей дальнейшего осмысления.
В перспективе, представляется интересным исследование возможности адаптации предложенного подхода к задачам, выходящим за рамки финансового прогнозирования. Например, как принципы многопериодного обучения могут быть применены к анализу сложных систем с изменяющейся во времени структурой, таких как климатические модели или динамика распространения эпидемий? Или, возможно, стоит обратить внимание на интеграцию MLF с другими современными методами глубокого обучения, такими как трансформеры, чтобы создать гибридные модели, сочетающие в себе сильные стороны каждого подхода.
В конечном счете, ценность любой модели определяется не только её точностью, но и её способностью раскрывать скрытые закономерности в данных. Именно в этом поиске истины, а не в достижении абсолютной предсказуемости, и заключается истинный вызов для исследователей в области анализа временных рядов.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.08622.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Аналитический обзор рынка (12.11.2025 20:32)
- Почему акции Krispy Kreme упали сегодня
- Эта акция по искусственному интеллекту превзошла рынок за девять из последних десяти лет и готова сделать это снова в 2025 году.
- Две перспективных акции, будущий рост которых превосходит BigBear.ai
- Таргет против Валмарт: кто заслуживает ваших инвестиций?
- Будущее BNB: прогноз цен на криптовалюту BNB
- Сириус XM: Флаги судьбы и русло времени
- Вы никогда не слышали об этой компании, но ее акции выросли более чем на 320% в этом году
- Стоит ли покупать юани за рубли сейчас или подождать?
- Куда будет двигаться акция Robinhood через 5 лет?
2025-11-13 20:37