В современной экономике прогнозирование цен и рыночных трендов является ключевым элементом для успешного управления рисками и принятия эффективных торговых решений. В условиях высокой волатильности традиционные методы машинного обучения могут быть ограничены в своих возможностях. Переход на предварительное обучение моделей на больших неразмеченных данных, а затем тонкая настройка под конкретные задачи, значительно повышают точность без необходимости сбора больших объемов новых данных. Модели на базе Transformer успешно адаптированы для финансовых данных, учитывают корреляции и временные зависимости, что позволяет строить более точные рыночные прогнозы. Это открывает новые горизонты для построения стратегий с минимальной ручной настройкой.
Читать далее...
Читать далее...