-
Долгосрочное прогнозирование динамики облигаций с помощью ансамбля статистических моделей
Долгосрочное прогнозирование динамики облигаций — одна из самых сложных задач финансовой аналитики. На горизонтах в 12 месяцев и более даже относительно стабильные рынки перестают вести себя «гладко»: усиливается влияние макроэкономических факторов, процентных ставок, медленных структурных сдвигов и поведенческих эффектов, что приводит к асимметричным реакциям на риски. В таких условиях многие модели машинного обучения формируют смещенные…
-
Продвинутые способы кросс-валидации, разделения выборок рядов: Expanding Window Splitter, Blocked Time Series Split и другие
Традиционно в задачах прогнозирования для разделения выборок временных рядов используется метод TimeSeriesSplit из библиотеки scikit-learn. Этот подход гарантирует сохранение хронологической последовательности: обучающая выборка всегда предшествует тестовой, исключая утечку информации из будущего. TimeSeriesSplit создает несколько последовательных сплитов с постепенно расширяющимся окном обучения, что позволяет надежно оценить обобщающую способность модели на будущих данных и является стандартом в большинстве…
-
Библиотека ETNA в Python для прогнозирования временных рядов
Мне довелось работать с множеством инструментов для анализа временных рядов, и постоянно приходилось комбинировать различные библиотеки, чтобы получить полный цикл работы с временными рядами — от предобработки до бэктестинга, от подбора гиперпараметров до подготовки к деплою. Библиотека ETNA (Easy Time-series Analysis) от команды T-Bank AI Center решает эту проблему элегантно, предоставляя единый интерфейс для всех…
-
Нейросети для прогнозирования последовательных данных
В мире, где объемы данных растут экспоненциально, способность точно прогнозировать будущие значения становится не просто конкурентным преимуществом, а необходимостью. Для решения этой задачи все больше компаний внедряют машинное обучение. И самым передовым подходом машинного обучения являются нейронные сети. Нейросети сегодня применяются для разного круга задач: детекция изображений, генерация текста и изображений, саммаризация и т. д.…
-
Библиотека sktime для анализа временных рядов
Библиотека для Python sktime предлагает унифицированный интерфейс для различных задач обработки временных рядов, включая классификацию, регрессию, кластеризацию, прогнозирование и многое другое. Что делает ее по-настоящему уникальной — это интеграция с экосистемой scikit-learn, что позволяет использовать привычные паттерны и методологии в контексте временных рядов. В этой статье я подробно разберу возможности sktime, продемонстрирую практические примеры использования…
-
Foundation-модели для временных рядов
В последние годы я наблюдаю значительный прогресс исследований в области анализа временных рядов. В том числе в ML-моделях. То, что раньше требовало месяцев кропотливой работы, связанной с генерацией признаков и тонкой настройки специализированных моделей, теперь может быть решено с помощью Foundation-моделей буквально за несколько часов. Эта технология не просто улучшает точность прогнозов — она полностью…
-
PatchTST: Трансформер для прогнозирования временных рядов
За последние годы область прогнозирования временных рядов сделала ощутимый скачок вперед благодаря внедрению архитектур трансформеров. Если раньше в этой области полновластно доминировали бустинги, рекуррентные нейронные сети и классические статистические методы, то сегодня мы наблюдаем настоящий прорыв в точности и эффективности нейросетевых моделей. Одной из наиболее значимых инноваций стала архитектура PatchTST, которая не просто адаптировала трансформеры…
-
Сглаживание временных рядов полиномиальными регрессиями. Типы регрессий
Временные ряды реальных биржевых котировок представляют собой настоящий вызов для любого аналитика. Традиционные подходы к сглаживанию таких рядов часто дают посредственные результаты, особенно когда речь идет о нелинейных зависимостях и сложных паттернах поведения активов. Полиномиальные регрессии открывают совершенно иные возможности для понимания структуры данных и выявления скрытых закономерностей, которые ускользают от стандартных методов. Основная проблема…
-
Сравнение временных финансовых рядов: методы, метрики и примеры на Python
Сравнение временных рядов биржевых активов помогает выявить у кого больше доходность и риск, как они связаны между собой — движутся ли синхронно, один ли опережает другой, и можно ли использовать эту связь для хеджирования, арбитража или прогнозирования. Понимание того, как правильно сравнивать финансовые временные ряды, может серьезно повлиять на качество торговых стратегий. При этом такой…
-
Что такое регрессионный анализ и как он работает?
Регрессионный анализ представляет собой статистический метод, позволяющий выявить и количественно описать связь между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Это универсальный инструмент для моделирования и анализа данных, который помогает нам понять, как изменения в одних факторах влияют на другие. В этой статье я детально рассмотрю, что такое регрессионный анализ, как он работает, какие…