Прогнозирование временных рядов в области финансов

Прогнозирование временных рядов является важной областью машинного обучения, которая часто упускается из виду. Для этого используются различные технологии, такие как машинные, искусственные нейронные сети, вспомогательные векторные устройства, нечеткая логика, Гауссовские процессы и скрытые модели Маркова.

Что такое временной ряд?

Временной ряд представляет собой серию измерений, выполненных во времени и обычно выполняемых через регулярные интервалы, ежедневно, ежемесячно, ежеквартально или ежегодно.
Другими словами, временной ряд — это последовательность определенных данных, которые записывается в течение определенного периода времени.
Вот несколько примеров:
— Прогноз крюптовалют
— Прогноз котировок трендовых акций
— Прогнозы курсов валют
— Прогноз фьючерсов – товаров
— Еженедельные процентные ставки

Что такое прогнозирование?

Прогнозирование — это процесс прогноза будущего на основе данных прошлого и настоящего, и анализа тенденций. Создается основа исторических данных и использование ее для прогнозирования будущих наблюдений.

Виды анализа временных рядов

Анализ можно разделить на две основные категории в зависимости от типа модели, которая может быть установлена, пример:
— Кинетическая модель: xt = f (t). Измерения или наблюдения рассматриваются как функция времени.
— Динамическая модель: xt = f (xt—1, xt—2, xt—3…..).

Методы прогноза временных рядов в области финансов

Создаются прогнозы, основанные исключительно на исторических данных, и они широко используются в деловых ситуациях, когда требуются создать прогнозы на год или месяц.
Эти методы особенно подходят для продаж, маркетинга, финансов, планирования производства и т. д. и они имеют преимущество относительной простоты их создания.
Технология используется во многих областях обучения, от геологии до бизнеса.
Методика предсказывает будущие события, анализируя прошлые тенденции, предполагая, что будущие тенденции будут аналогичны историческим данным.
Данные созданные относительно детерминированных дат и, следовательно, могут содержать дополнительную информацию из случайных выборок.
— Лучше подходят для краткосрочных и долгосрочных прогнозов.
— Зависит от наличия достаточных исторических данных, а также от того, что эти данные будут высокого качества и действительно репрезентативны.
— Лучше всего подходят для относительно стабильных ситуаций.
Когда частые значительные колебания и основные условия подвержены экстремальным изменениям, это может привести к плохим результатам.

Основные этапы прогнозирования временных рядов

Состоит из пяти этапов:
Шаг 1: Определение проблемы.
Шаг 2: Сбор информации.
Шаг 3: Предварительный (исследовательский) анализ.
Шаг 4: Выбор и подбор моделей.
Шаг 5: Использование и оценка модели для будущего показателя.

Существует много статистических методоводнако мы нашли несколько эффективныхперечисленных ниже:

— Простая скользящая средняя (SMA)
— Экспоненциальное сглаживание (SES)
— Авторегрессионная скользящая средняя (ARIMA)
— Нейронная сеть (NN)
— Croston

Наша команда работает в области финансового прогнозирования (валютные пары, криптовалюты, товарный рынок, индексы, акции, мировые ETF, мировые
инвестфонды, финансовые фьючерсы, мировые сертификаты) используя на данный момент одни из самых популярных методов.
Мы можем вам предоставить исторические данные из перечисленных выше котировок, за любой период в удобном для вас формате.
Так же сделаем предельно понятный для вас прогноз в виде графиков (долгосрочный, среднесрочный), от которого могут зависеть ваши торги,
понимание рынков, когда начинать торги, и когда нужно с них выйти.
Вам не нужно регистрироваться у нас на сайте, не придется платить за это деньги, а именно за такую информацию многие делают платные подписки, берут деньги и т.д.
Всего лишь напишите нам по этому адресу: [email protected] и оставьте свои пожелания!

Нейронная сеть и прогнозирование валютных пар онлайн