Недавно я провел глубокое исследование применения модели Kronos в прогнозировании событийных контрактов. Анализируя 1500 свечей данных за 1 час, я использовал уникальный подход для оценки точности модели.
Конкретно, я использовал три различных модели, каждая из которых была рассчитана 30 раз, всего было проведено 90 симуляций. Суть этого метода заключается в сравнении результатов расчета с направлением изменения текущей цены. Мы рассматриваем возможность размещения ордера только тогда, когда согласованность предсказанного направления превышает 90%.
Результаты показывают, что из пяти прогнозов четыре были успешными, и этот уровень успеха действительно внушает оптимизм. Однако мы также должны оставаться осторожными, поскольку эти результаты еще не прошли долгосрочную проверку. Сложность и непредсказуемость рынка означают, что высокая степень точности в краткосрочной перспективе не обязательно может сохраняться.
С технической точки зрения, такой подход с несколькими моделями и многократными вычислениями помогает снизить возможные отклонения, связанные с использованием единой модели. Путем комплексного анализа результатов различных моделей мы можем получить более полное и надежное предсказание.
Однако мы также должны осознавать, что у любых предсказательных моделей есть свои ограничения. Рынок подвержен влиянию множества факторов, включая, но не ограничиваясь экономической политикой, глобальными событиями, настроением инвесторов и т.д., которые являются трудными для полного количественного измерения переменными.
Таким образом, хотя текущие результаты выглядят многообещающе, нам все еще нужно провести больше тестов и верификации. В будущем нам, возможно, придется рассмотреть возможность привлечения большего количества источников данных или оптимизации алгоритмов для повышения стабильности и надежности модели.
В целом, этот эксперимент предоставил нам интересную перспективу, позволяя увидеть потенциал использования анализа данных и машинного обучения для прогнозирования рынка. Но в то же время он напоминает нам о необходимости сохранять осторожность и продолжать учиться. На финансовых рынках нет вечных правильных моделей, есть лишь постоянно улучшающийся процесс.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Недавно я провел глубокое исследование применения модели Kronos в прогнозировании событийных контрактов. Анализируя 1500 свечей данных за 1 час, я использовал уникальный подход для оценки точности модели.
Конкретно, я использовал три различных модели, каждая из которых была рассчитана 30 раз, всего было проведено 90 симуляций. Суть этого метода заключается в сравнении результатов расчета с направлением изменения текущей цены. Мы рассматриваем возможность размещения ордера только тогда, когда согласованность предсказанного направления превышает 90%.
Результаты показывают, что из пяти прогнозов четыре были успешными, и этот уровень успеха действительно внушает оптимизм. Однако мы также должны оставаться осторожными, поскольку эти результаты еще не прошли долгосрочную проверку. Сложность и непредсказуемость рынка означают, что высокая степень точности в краткосрочной перспективе не обязательно может сохраняться.
С технической точки зрения, такой подход с несколькими моделями и многократными вычислениями помогает снизить возможные отклонения, связанные с использованием единой модели. Путем комплексного анализа результатов различных моделей мы можем получить более полное и надежное предсказание.
Однако мы также должны осознавать, что у любых предсказательных моделей есть свои ограничения. Рынок подвержен влиянию множества факторов, включая, но не ограничиваясь экономической политикой, глобальными событиями, настроением инвесторов и т.д., которые являются трудными для полного количественного измерения переменными.
Таким образом, хотя текущие результаты выглядят многообещающе, нам все еще нужно провести больше тестов и верификации. В будущем нам, возможно, придется рассмотреть возможность привлечения большего количества источников данных или оптимизации алгоритмов для повышения стабильности и надежности модели.
В целом, этот эксперимент предоставил нам интересную перспективу, позволяя увидеть потенциал использования анализа данных и машинного обучения для прогнозирования рынка. Но в то же время он напоминает нам о необходимости сохранять осторожность и продолжать учиться. На финансовых рынках нет вечных правильных моделей, есть лишь постоянно улучшающийся процесс.