Изучите революционный подход для прогнозирования временных рядов — метод SparseTSF! Авторы предлагают легкие, но мощные модели декомпозиции временных рядов, объединяющие периодические и тенденционные данные, упакованные в компактную модель с всего 1k параметрами. Суть метода — межпериодное разреженное прогнозирование, которое разделяет данные на подпоследовательности с постоянным интервалом, улучшая эффективность и снижение вычислительных затрат. Практическое применение: средства агрегирования данных и методы транспонирования, реализуемые в MQL5, позволяют оптимизировать алгоритмическую торговлю. Узнайте, как минимизировать ресурсы и добиться высокой точности в своих алгоритмах!
Читать далее...
Читать далее...