Вопрос или проблема
Давайте предположим, что у нас есть несколько сотен чисел, например (1, 2, 5, 8, 7, 15, 19, 8, 4, 6, …), это закрытые числа акций за последовательные дни, например. Мне хотелось бы узнать, какие алгоритмы подходят для предсказания следующих чисел? Возможно ли найти взаимосвязь между этой последовательностью чисел, или нам нужны дополнительные данные для предсказания?
Я совершенно новичок в этой области и ищу идеи и руководство для начинающего в области науки о данных (хотя у меня есть некоторый опыт в машинном обучении и распознавании изображений и голоса).
Привет, к этому можно подойти как к задаче регрессии временного ряда. Глубокое обучение (инструменты, такие как Tensorflow или Keras, API более высокого уровня) может быть очень эффективным в этом случае. Это зависит от многих факторов, таких как количество и качество ваших данных, архитектура, сложность задачи и гиперпараметры, полезно ли это для вас. На сайте machinelearningmastery.com есть много примеров LSTM, посмотрите его! Возможно, начните с этой статьи. Как вы можете видеть в примерах на 2, наличие упомянутых чисел и последовательность, в которой они появились, может быть достаточным для предсказания следующего(-их) числа(-ел). Обычно добавление большего количества информации в вашу нейронную сеть должно улучшить результаты.
Что такое временной ряд
Временной ряд — это серия данных, индексированных (или перечисленных или отображенных) в порядке времени. Наиболее часто временной ряд представляет собой последовательность, взятую в последовательные равномерно расположенные моменты времени. Таким образом, это последовательность данных с дискретным временем. Примеры временных рядов включают приливы океана, количество солнечных пятен и ежедневное закрытие значения индекса Доу-Джонса.
Анализ временных рядов
Анализ временных рядов имеет две основные цели:
- Получить понимание основных сил и структуры, которые породили наблюдаемые данные
- Построить модель и перейти к прогнозированию, мониторингу или даже обратной связи и управлению с опережением.
Это первый шаг на пути к теме, которую вы ищете.
20241227100010987 konsa number ayga
Ответ или решение
В предсказании последовательности чисел, таких как закрывающиеся цены акций за несколько дней, применяется множество алгоритмов. Это задача временного ряда, и для ее решения могут быть полезны как традиционные статистические методы, так и современные методы машинного обучения, включающие глубокое обучение. Давайте рассмотрим их более подробно.
Подходы к анализу временных рядов
1. Классические статистические методы
-
ARIMA (Авто-регрессионная интегрированная модель скользящего среднего):
Это один из наиболее известных методов для предсказания временных рядов. Он полезен для данных с линейными тенденциями. Однако его применение требует понимания статистических концепций и тщательной настройки параметров. -
Экспоненциальное сглаживание:
Этот подход полезен для данных, содержащих тренды и сезонность. Метод сглаживает данные, уменьшая влияние кратковременных колебаний.
2. Методы машинного обучения
-
LSTM (Долгая краткосрочная память):
Нейронные сети LSTM, часть архитектуры рекуррентных нейронных сетей, идеально подходят для временных рядов, поскольку способны учитывать долгосрочные зависимости в данных. Используя библиотеки, такие как TensorFlow или Keras, можно построить модели, которые учитывают не только последние значения ряда, но и предшествующие контексты. -
Градиентный бустинг:
Алгоритмы типа XGBoost также могут быть эффективно использованы для временных рядов. Они часто дают хорошие результаты благодаря своей способности работать с нелинейными зависимостями.
Влияние дополнительных данных
Иногда для повышения точности предсказаний полезно добавить дополнительные данные, например макроэкономические показатели, новости или другие внешние факторы, которые могут влиять на изменения цен акций.
Стратегия освоения
Для новичков в науке о данных, которые уже имеют опыт работы с машинным обучением, например в области распознавания образов или голосов, процесс может быть более легок. Рекомендуется изучение руководств, таких как Machine Learning Mastery, чтобы ознакомиться с практическими примерами применения LSTM к временным рядам.
Подводя итоги
Чтобы эффективно предсказывать следующие числа, необходимо выбрать алгоритм, который соответствует сложности данных и объему доступной информации. Применение как классических, так и современных методов может дать полезные результаты, а дополнительные данные часто помогают улучшить точность прогноза.
Постоянное изучение и экспериментирование с различными стратегиями предсказания и моделирования временных рядов — ключ к успешным прогнозам в любых бизнес-сценариях.