Предсказание рынков: Новый подход к улучшению финансовых моделей

Автор: Денис Аветисян

---

Исследователи предлагают инновационный метод постобработки, позволяющий повысить точность прогнозов финансовых временных рядов с использованием современных фундаментальных моделей.

В статье представлена RefineBridge — модель, использующая оптимальный транспорт Шрёдингера для усовершенствования прогнозов, демонстрирующая превосходство над существующими методами, такими как LoRA.

Прогнозирование финансовых временных рядов осложняется нестационарностью, «тяжелыми хвостами» распределений и высокой частотой шумов, что затрудняет применение стандартных моделей. В работе ‘RefineBridge: Generative Bridge Models Improve Financial Forecasting by Foundation Models’ предложен новый подход, основанный на модуле RefineBridge, использующем принципы оптимального транспорта и Шрёдингеровского моста для уточнения прогнозов моделей-оснований (TSFM). RefineBridge итеративно приближает прогнозы к целевым значениям, значительно превосходя существующие методы, такие как LoRA, на различных финансовых бенчмарках. Сможет ли данная методика стать стандартом для повышения точности и надежности финансовых прогнозов в будущем?

---

Сложность Прогнозирования Финансовых Временных Рядов

Финансовые временные ряды (ФВР) характеризуются сложными свойствами, такими как нестационарность и гетероскедастичность, что существенно затрудняет точное прогнозирование. Нестационарность означает, что статистические свойства ряда, например, среднее значение и дисперсия, меняются во времени, нарушая предположения многих традиционных статистических моделей. Гетероскедастичность, в свою очередь, указывает на непостоянство дисперсии ошибок, что приводит к неэффективности оценок и неверным выводам. Эти особенности делают ФВР отличными от стационарных временных рядов, широко используемых в других областях, и требуют применения специализированных методов анализа и моделирования, способных учитывать эти сложности для получения надежных прогнозов.

Традиционные методы анализа временных рядов, такие как скользящие средние и экспоненциальное сглаживание, зачастую оказываются недостаточно эффективными при прогнозировании финансовых данных. Это связано с тем, что финансовые временные ряды характеризуются сложными свойствами, включая нестационарность и гетероскедастичность, которые нарушают предположения, лежащие в основе этих методов. Более того, они не способны улавливать тонкие и нелинейные зависимости, присущие финансовым рынкам, где прошлые значения могут оказывать сложное и меняющееся влияние на будущие. В результате, простые модели часто дают неточные прогнозы и не учитывают факторы, влияющие на волатильность и тренды, что особенно критично для принятия инвестиционных решений и управления рисками. Неспособность адаптироваться к этим сложностям ограничивает их применимость в реальных финансовых условиях.

Финансовые временные ряды характеризуются внутренней автокорреляцией, что означает, что текущие значения тесно связаны с прошлыми. Именно поэтому модели, способные эффективно использовать исторические закономерности, имеют решающее значение для повышения точности прогнозирования. Простые экстраполяции часто оказываются недостаточными, поскольку финансовые данные подвержены сложным колебаниям и нелинейным зависимостям. Современные подходы, такие как модели ARIMA, GARCH и рекуррентные нейронные сети, стремятся улавливать эти паттерны, анализируя лаги и зависимости во временном ряду. Чем лучше модель способна идентифицировать и использовать эти исторические связи, тем более надежными и точными будут ее прогнозы, что критически важно для принятия обоснованных инвестиционных решений и управления рисками.

Модели-Основы для Временных Рядов: Новый Подход

Модели-основы для временных рядов (TSFM) представляют собой принципиально новый подход к анализу данных, использующий возможности масштабного предварительного обучения. В отличие от традиционных моделей, требующих обучения с нуля для каждой конкретной задачи, TSFM предварительно обучаются на огромных объемах неразмеченных данных временных рядов. Этот процесс позволяет моделям усвоить общие закономерности и характеристики временных данных, значительно сокращая время и ресурсы, необходимые для адаптации к конкретным приложениям. Предварительное обучение позволяет TSFM эффективно обобщать знания и демонстрировать высокую производительность даже при ограниченном количестве размеченных данных для целевой задачи.

Модели временных рядов, такие как Chronos, Moirai и Time-MoE, используют архитектуру Transformer для выявления сложных временных зависимостей в данных. В отличие от традиционных рекуррентных нейронных сетей (RNN) и сверточных нейронных сетей (CNN), Transformer позволяет обрабатывать всю последовательность данных параллельно, что значительно ускоряет обучение и позволяет модели учитывать долгосрочные зависимости. Механизм внимания (attention) в архитектуре Transformer позволяет модели динамически взвешивать различные временные точки, определяя, какие из них наиболее релевантны для прогнозирования или анализа. Это особенно важно для данных временных рядов, где значения в разные моменты времени могут оказывать различное влияние на будущие значения.

Методы параметро-эффективной тонкой настройки, такие как Low-Rank Adaptation (LoRA), позволяют адаптировать предварительно обученные модели временных рядов к конкретным наборам данных и задачам, значительно снижая вычислительные затраты и требования к памяти. Вместо обновления всех параметров модели, LoRA вводит небольшое количество обучаемых параметров низкого ранга, которые добавляются к существующим весам Transformer. Это позволяет сохранить большую часть знаний, полученных в процессе предварительного обучения, и одновременно адаптировать модель к специфике целевой задачи, требуя лишь незначительное количество новых параметров для обучения. Такой подход особенно полезен при работе с ограниченными вычислительными ресурсами или при необходимости адаптации модели к большому количеству различных задач.

RefineBridge: Новая Парадигма Уточнения Прогнозов

RefineBridge представляет собой новый подход к повышению производительности моделей временных прогнозов (TSFM) посредством уточнения прогнозов с использованием Шрёдингеровских мостов. Данный метод предполагает итеративное приближение к целевому распределению вероятностей, заданному наблюдаемыми данными, посредством построения оптимального транспортного пути от начального распределения (выходной прогноз TSFM) к целевому. В основе лежит решение уравнения Фоккера-Планка, обеспечивающее плавный переход между распределениями и минимизацию расхождения между прогнозом и реальностью. Использование Шрёдингеровских мостов позволяет учитывать априорную информацию о динамике временного ряда и повышать надежность прогнозов, особенно в условиях ограниченного количества данных или высокой степени неопределенности.

Метод RefineBridge использует теорию оптимального транспорта для преобразования начальных прогнозов в более точные распределения, основываясь на наблюдаемых данных. В основе лежит задача поиска оптимальной транспортной схемы, минимизирующей «стоимость» перемещения вероятностной массы от исходного прогноза к целевому распределению, представленному фактическими данными. Этот процесс позволяет учитывать неопределенность и статистические свойства данных, улучшая калибровку и точность прогнозов. Эффективность достигается путем решения задачи оптимального транспорта, что позволяет последовательно корректировать прогнозы, приближая их к реальным наблюдениям и снижая ошибку прогнозирования.

Архитектура RefineBridge включает в себя DLinear для декомпозиции временных рядов на тренд и сезонность, что позволяет более эффективно моделировать базовые компоненты прогноза. Для подавления шума и повышения точности, после декомпозиции применяется одномерная U-Net, функционирующая как шумоподавитель. U-Net обрабатывает остаточную компоненту, выделяя и минимизируя нежелательные артефакты, что в совокупности с DLinear способствует повышению общей точности прогнозирования временных рядов.

Надежность и Оценка Точности Прогнозирования

Предварительная нормализация данных играет ключевую роль в анализе финансовых временных рядов. Ввиду высокой чувствительности моделей прогнозирования к выбросам, этот этап позволяет значительно снизить их негативное влияние и обеспечить стабильность работы алгоритмов. Использование методов устойчивой нормализации, направленных на минимизацию искажений, вызванных экстремальными значениями, позволяет моделям более эффективно выявлять закономерности и генерировать надежные прогнозы. Это особенно важно в финансовых данных, где аномалии могут возникать достаточно часто и существенно влиять на результаты анализа, приводя к ошибочным решениям и убыткам. Таким образом, качественная предварительная обработка данных является фундаментом для построения эффективных и надежных систем прогнозирования в финансовой сфере.

Оценка точности прогнозов в задачах анализа временных рядов требует применения различных метрик, среди которых особое значение имеют средняя квадратичная ошибка (Mean Squared Error, MSE) и средняя абсолютная ошибка (Mean Absolute Error, MAE). MSE позволяет оценить средний размер отклонений прогнозов от фактических значений, при этом ошибки, превышающие фактические значения, оказывают большее влияние на итоговый результат, что полезно при анализе рисков. В то же время, MAE измеряет среднее абсолютное отклонение, обеспечивая более устойчивую оценку, менее чувствительную к выбросам. Комбинированное использование этих метрик позволяет получить всестороннюю картину качества прогнозирования, выявляя как общую точность, так и влияние экстремальных значений на результат.

Модели, такие как Time-MoE, демонстрируют повышенную устойчивость к экстремальным значениям при использовании функции потерь Хубера. В отличие от среднеквадратичной ошибки (MSE), которая чувствительна к выбросам, функция потерь Хубера комбинирует квадратичную ошибку для небольших ошибок с линейной ошибкой для больших. Такой подход позволяет снизить влияние аномальных данных на процесс обучения, что особенно важно при прогнозировании финансовых временных рядов, где экстремальные колебания являются обычным явлением. Благодаря этому, модель Time-MoE, использующая функцию потерь Хубера, способна формировать более надежные и точные прогнозы, даже в условиях нестабильности и наличия выбросов в данных.

Исследования демонстрируют, что применение RefineBridge последовательно повышает точность прогнозирования моделей временных рядов (TSFMs). Наблюдаемое снижение среднеквадратичной ошибки (MSE) варьируется от 11% до 71% в зависимости от используемой модели, анализируемых активов и горизонта прогнозирования. Это указывает на значительное улучшение способности моделей предсказывать будущие значения, что особенно важно в финансовых приложениях, где даже небольшие улучшения точности могут привести к существенным финансовым выгодам. Устойчивость положительного эффекта RefineBridge, проявленная в различных конфигурациях и на разных наборах данных, подтверждает его потенциал в качестве эффективного инструмента для повышения надежности прогнозов временных рядов.

В ходе обширных экспериментов, охвативших девяносто различных конфигураций, разработанный метод RefineBridge продемонстрировал улучшение результатов прогнозирования в восьмидесяти одном случае из девяноста. Этот показатель свидетельствует о высокой надежности и универсальности подхода, способного повысить точность моделей временных рядов в разнообразных сценариях и применительно к различным финансовым активам. Устойчивость RefineBridge к изменениям в параметрах и структуре моделей подчеркивает его потенциал для широкого применения в практических задачах финансового прогнозирования и анализа.

В ходе исследований было установлено, что RefineBridge демонстрирует значительное повышение точности прогнозирования финансовых временных рядов, при этом сохраняя компактный размер модели. В отличие от альтернативных подходов, таких как LoRA — Chronos (7.6 млн параметров), LoRA — Moirai (2.4 млн параметров) и LoRA — Time-MoE (2.7 млн параметров), RefineBridge достигает сопоставимых и даже превосходящих результатов, используя лишь 2.3 миллиона параметров. Такая эффективность позволяет снизить вычислительные затраты и упростить развертывание модели, делая её более доступной для широкого спектра приложений и платформ, где ресурсы ограничены.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует, что эффективное прогнозирование финансовых временных рядов требует не только мощных базовых моделей, но и продуманных методов постобработки. Подход RefineBridge, использующий принцип Шрёдингеровского моста оптимального транспорта, позволяет значительно улучшить точность прогнозов, превосходя существующие методы, такие как LoRA. В этом контексте, слова Винтона Серфа представляются особенно актуальными: «Интернет — это не просто технология, это способ организации информации». Так же, как интернет структурирует информацию, RefineBridge структурирует прогнозы, преобразуя сырые выходные данные базовых моделей в более надежные и точные результаты. Как и хорошая архитектура, этот подход незаметен в своей эффективности, пока не столкнется с реальными данными, и только тогда становится видна настоящая цена продуманных решений.

Куда Ведет Мост?

Представленная работа, демонстрируя возможности RefineBridge в улучшении финансовых прогнозов, неизбежно наталкивает на мысль о границах применимости подобных методов. Элегантность решения — в простоте использования оптимального транспорта, но истинная сложность кроется в самой природе финансовых временных рядов. Ведь любое предсказание, как и любой мост, имеет пределы прочности — и ломается именно там, где ответственность размыта. Недостаточно лишь «подлатать» прогноз, необходимо понимать фундаментальные ограничения модели и данные, лежащие в ее основе.

Очевидно, что дальнейшее развитие связано не только с усовершенствованием алгоритмов, но и с более глубоким пониманием структуры данных. Поиск инвариантных характеристик, устойчивых к шуму и внешним воздействиям, представляется более перспективным путем, чем бесконечная гонка за точностью. Важно помнить: система — это живой организм, и лечение одной симптоматической проблемы без учета всего организма — обречено на провал.

В перспективе, представляется интересным исследование возможности адаптации RefineBridge к другим задачам, требующим уточнения вероятностных прогнозов. Однако, истинный вызов заключается в создании систем, способных не только предсказывать, но и оценивать свою собственную неопределенность — и, следовательно, границы своей применимости. Ведь в конечном счете, самое важное — не построить идеальный мост, а знать, где он может рухнуть.

---

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.21572.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

• БИТКОИН ПРОГНОЗ. BTC криптовалюта

• ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ШЕКЕЛЮ

• ЭФИРИУМ ПРОГНОЗ. ETH криптовалюта

• SOL ПРОГНОЗ. SOL криптовалюта

• ZEC ПРОГНОЗ. ZEC криптовалюта

• SAROS ПРОГНОЗ. SAROS криптовалюта

• ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта

• STRK ПРОГНОЗ. STRK криптовалюта

• FARTCOIN ПРОГНОЗ. FARTCOIN криптовалюта

• ПРОГНОЗ ЕВРО К ШЕКЕЛЮ

2025-12-29 15:10