В СибГУТИ разработали алгоритм для быстрого и точного прогнозирования курсов валют, погоды и других процессов
Исследователь из Сибирского государственного университета телекоммуникаций и информатики (СибГУТИ) разработал алгоритм на основе машинного обучения, который позволяет осуществлять быстрый и точный анализ временных рядов. Этот метод предлагается использовать для прогнозирования погоды, валютных курсов, состояния фондового рынка и других процессов.
Временной ряд представляет собой любую последовательность событий, распределённую во времени, поясняют в СибГУТИ. Высокоэффективный метод прогнозирования временных рядов был ранее предложен математиком Борисом Яковлевичем Рябко, однако его реализация требует значительных усилий и сложных математических вычислений. Новый алгоритм позволяет эффективно применять этот метод, обеспечивая максимальную точность и скорость анализа.
«Этот алгоритм позволяет реализовать метод прогнозирования временных рядов таким образом, что его трудоёмкость достигает максимально возможной эффективности. Он может работать в онлайн-режиме, огромные данные считывать сходу, обрабатывать и сразу же выдавать прогнозы с огромной скоростью», — рассказал создатель алгоритма, доцент кафедры прикладной математики и кибернетики СибГУТИ Антон Ракитский.
Сейчас команда учёных разрабатывает библиотеку алгоритмов и методов для анализа временных рядов.
«Это набор разных методов, эффективно реализованных, оптимизированных, которые позволяют прогнозировать временные ряды. У нас есть уже методы для считывания, для предварительной обработки и подготовки данных, для переключения между алфавитами и прочими вещами», — уточняет Ракитский.
habr.com/ru/news/846364/
Глянул в Википедии, кто это, вот цитаты:
«Автор метода универсального кодирования и предсказания данных, порожденных стационарными источниками»
«Рябко Б.Я. открыл асимптотически оптимальные методы прогноза и проверки основных классов статистических гипотез для стационарных эргодических процессов»
Судя по всему, человек имеет серьезные результаты в дисциплинах, связанных с теорией информации, но помогает ли это в прогнозировании биржевых данных?
@StockGamblers, не Ваши ли это единомышленники-коллеги?
А вот если бы у меня была модель рынка с символами «алфавита», основанных на неинерционных структурах, свободных от недуга «скользящего окна», как у Б. Гудылина, то алгоритмы сжатия информации — это именно то, что я бы использовал для поиска паттернов-«слов».
Не хватает всего лишь сущей мелочи — повторить результат повелителя фракталов)
Цена это не последовательность данных, это процесс у которого есть своя логика и параметры. Если взять вулкан и этот процесс в виде последовательности чисел представить — извержение лавы, выброс пепла, затихание и так по циклу. То если тупо начать эту последовательность мат аппаратом мучить то прогноз не получится. А вот если изучать логику процесса, то будет результат.
Для описания цены скорее подойдет аппарат которой применяется в физике. Цена это машина, скорость авто это характер движения цены (сильно вверх, слабо вверх, боковик, слабо вниз, сильно вниз), педаль газа это обьем, стена впереди это сопротивление/поддержка.
Вобшем, тут нужен физик который поймет логику процесса и потом математика позвать, который ее опишет на языке математики.
----‐-----------
"… физикой не взять" — я имел ввиду, что подход когда мы без понимания логики начинаем мат.методами колдовать с последовательностью чисел — не правильный. Сначала логика, а потом в эту логику мат.методы. Квантовая механика описывает все уравнениями, но ученые же понимают что за ними стоит, какие процессы там проходят.