Quels algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour les prévisions de séries chronologiques?


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Actuellement, je joue avec les prévisions de séries temporelles (spécifiquement pour le Forex). J'ai vu des articles scientifiques sur les réseaux d'état d'écho qui sont appliqués aux prévisions Forex. Existe-t-il d'autres bons algorithmes d'apprentissage automatique à cet effet?

Il serait également intéressant d'extraire des modèles "rentables" de la série chronologique.

Réponses:


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Voici trois documents d'enquête qui examinent l'utilisation de l'apprentissage automatique dans la prévision des séries chronologiques:

"... perceptron multicouche, réseaux de neurones bayésiens, fonctions de base radiales, réseaux de neurones de régression généralisée (également appelés régression du noyau), régression K-plus proche voisin, arbres de régression CART, support de la régression vectorielle et processus gaussiens."

"... que les réseaux de neurones artificiels (RNA) sont la technique d'apprentissage machine dominante dans ce domaine."

"... la formalisation des problèmes de prévision en une étape en tant que tâches d'apprentissage supervisé, la discussion des techniques d'apprentissage locales comme un outil efficace pour traiter les données temporelles, et le rôle de la stratégie de prévision lorsque nous passons d'une étape à plusieurs - prévision par étapes. "

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