❋ 4.8
Исследователи факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ сравнили более 200 тысяч конфигураций моделей для прогноза цен акций и реализованной волатильности и показали, что его можно улучшить, если заранее отсеять шумы конкретных частот. Этот прием повысил точность в 65% случаев. Также авторы разработали собственный алгоритм, сопоставимый с лучшими моделями по точности, но при этом требующий меньше вычислительных мощностей.
НИУ ВШЭ
# волатильность
# прогнозирование
# финансовый рынок
# экономика
Кадр из фильма «Уолл-стрит: Деньги не спят» / © 20th Century Studios
Финансовые временные ряды — это последовательность значений, меняющихся во времени, например цены акций или их волатильность (насколько сильно эти цены колеблются). Такие данные сложно прогнозировать, так как на них влияет множество факторов: новости, поведение инвесторов, технологические изменения и случайные события. Эти влияния часто накладываются друг на друга, из-за чего закономерности в данных становятся нестабильными. Поэтому модели для прогноза либо требуют сложной настройки под конкретный случай, либо выдают результат, который будет неприменим на практике.
