Diskussion zum Artikel "Datenkennzeichnung für die Zeitreihenanalyse (Teil 4)：Deutung der Datenkennzeichnungen durch Aufgliederung"
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Neuer Artikel Datenkennzeichnung für die Zeitreihenanalyse (Teil 4)：Deutung der Datenkennzeichnungen durch Aufgliederung :
In dieser Artikelserie werden verschiedene Methoden zur Kennzeichnung (labeling) von Zeitreihen vorgestellt, mit denen Daten erstellt werden können, die den meisten Modellen der künstlichen Intelligenz entsprechen. Eine gezielte und bedarfsgerechte Kennzeichnung von Daten kann dazu führen, dass das trainierte Modell der künstlichen Intelligenz besser mit dem erwarteten Design übereinstimmt, die Genauigkeit unseres Modells verbessert wird und das Modell sogar einen qualitativen Sprung machen kann!
Im vorangegangenen Artikel dieser Reihe haben wir das NHITS-Modell erwähnt, bei dem wir nur die Vorhersage der Schlusskurse für eine einzige Eingangsvariable validiert haben. In diesem Artikel werden wir die Interpretierbarkeit des Modells und die Verwendung mehrerer Kovariaten zur Vorhersage von Schlusskursen erörtern. Zur Veranschaulichung werden wir ein anderes Modell, NBEATS, verwenden, um mehr Möglichkeiten aufzuzeigen. Es sei jedoch darauf hingewiesen, dass der Schwerpunkt dieses Artikels auf der Interpretierbarkeit des Modells liegen soll, und die Antwort auf die Frage, warum das Thema der Kovariaten ebenfalls eingeführt wird, wird gegeben werden. So können Sie jederzeit verschiedene Modelle zur Überprüfung Ihrer Ideen verwenden. Natürlich handelt es sich bei diesen beiden Modellen im Wesentlichen um qualitativ hochwertige, interpretierbare Modelle, und Sie können auch andere Modelle verwenden, um Ihre Ideen mit den in meinem Artikel erwähnten Bibliotheken zu überprüfen. Es ist erwähnenswert, dass diese Artikelserie darauf abzielt, Lösungen für Probleme zu bieten. Bitte bedenken Sie sorgfältig, bevor Sie sie direkt auf Ihren realen Handel anwenden, die reale Handelsimplementierung kann mehr Parameteranpassungen und mehr Optimierungsmethoden erfordern, um zuverlässige und stabile Ergebnisse zu liefern.
Autor: Yuqiang Pan