Временные ряды везде - вот как это на самом деле прогнозировать
7 июля 2025 г.В чем дело с временными рядами?
Данные временных рядов везде: цены на акции, показания температуры, трафик веб -сайта, сигналы ЭКГ - если у него есть временная метка, это временные ряды.
Традиционные статистические модели, такие как Arima или экспоненциальное сглаживание, выполняют работу для основных тенденций. Но давайте будем реальными - данные Тодея шумные, нелинейные и часто охватывают несколько переменных. Вот где машинное обучение (ML) и глубокое обучение (DL) сгибают свои мышцы.
Быстрый взгляд на традиционные подходы
Метод | Сильные стороны | Слабые стороны |
|---|---|---|
Арима | Легко интерпретировать, хорошо для линейных тенденций | Борьба с нелинейными узорами |
Пророк | Простой в использовании, обрабатывает праздники/сезоны | Не очень здорово с шумными многомерными данными |
Но когда вы имеете дело с реальной сложностью (например, несколько датчиков на фабрике), вы хотите что-то более гибкое.
Введите глубокое обучение: LSTM & Friends
RNN великолепны, но LSTM (длинные кратковременные сети памяти) являются первыми для временных рядов. Почему? Они обрабатывают длинные зависимости, как чемпион.
Код: базовый LSTM для прогнозирования временных рядов
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
# Simulated sine wave data
def create_dataset(data, time_step):
X, y = [], []
for i in range(len(data) - time_step - 1):
X.append(data[i:(i + time_step)])
y.append(data[i + time_step])
return np.array(X), np.array(y)
data = np.sin(np.linspace(0, 100, 1000))
time_step = 50
X, y = create_dataset(data, time_step)
X = X.reshape(X.shape[0], X.shape[1], 1)
model = Sequential([
LSTM(64, return_sequences=True, input_shape=(time_step, 1)),
LSTM(32),
Dense(1)
])
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
model.fit(X, y, epochs=10, verbose=1)
Совет: размер партии, количество слоев и временной шаг влияют на то, как далеко вперед и как точно может предсказать ваша модель. Эксперимент!
Подкрепление обучения соответствует прогнозированию?
Да, правда. Подкрепление обучения (RL) традиционно используется в ИИ или робототехнике. Но вы также можете моделировать решения временных рядов, например, когда покупать/продавать акции, используя Q-обучение.
Код: Q-обучение для простой торговой стратегии
import numpy as np
actions = [0, 1] # 0: hold, 1: buy
Q = np.zeros((100, len(actions)))
epsilon = 0.1
alpha = 0.5
gamma = 0.9
for episode in range(1000):
state = np.random.randint(0, 100)
for _ in range(10):
if np.random.rand() < epsilon:
action = np.random.choice(actions)
else:
action = np.argmax(Q[state])
next_state = (state + np.random.randint(-3, 4)) % 100
reward = np.random.randn()
Q[state, action] += alpha * (reward + gamma * np.max(Q[next_state]) - Q[state, action])
state = next_state
Этот пример игрушки учит вас основам. В реальной торговле вы бы использовали RL с реальными рыночными средами (например,gymилиFinRL)
Реальные варианты использования
- Прогнозирование акций-Прогнозирование краткосрочного ценового действия с использованием глубоких моделей и включения технических показателей.
- Обнаружение промышленного разлома- Временные ряды от датчиков могут помочь прогнозировать неудачи, прежде чем они произойдут.
- Здравоохранение мониторинг- LSTM может обнаружить аномалии в Данных ЭКГ или сна.
Есть, вы должны знать
- Переосмысление: Глубокие модели любят запоминать шум. Используйте отступление, раннюю остановку и регуляризацию.
- Утечка данных: Всегда разделите временные ряды хронологически.
- Слишком мало данных: Временные ряды часто нуждаются в большем количестве данных, чем вы думаете.
Последние мысли
Не бойтесь смешивать модели. Традиционная статистика + DL + RL может фактически дополнять друг друга. Временные ряды развиваются - и если вы разработчик, вы находитесь в отличном месте, чтобы вести путь.
Оригинал