Methods

В прогнозировании главное — не метод, а соответствие данных задаче. Любой прогноз зависит от того, какие данные мы используем и что в них остаётся после удаления шума. Есть три уровня. Данные как есть. Наблюдения, цены, новости. Без интерпретации — это просто поток. Обработка. Сглаживание, фильтры, выбор признаков. Попытка сохранить структуру и убрать лишнее. Модели. От простых эвристик до статистики и ML. Модель должна быть простой настолько, чтобы работать, и сложной — настолько, чтобы отражать вероятность. ...

В прогнозировании есть три типа моделей. Модели с предикторами. Они используют внешние переменные — температуру, экономику, поведение людей. Такие модели объясняют, почему что-то происходит. Модели временных рядов. Они смотрят только на прошлое значения показателя. Ничего не объясняют, но часто прогнозируют лучше. Смешанные модели. Комбинация прошлого поведения и внешних факторов. Почему иногда лучше использовать только временной ряд? Потому что внешние переменные могут быть неизвестны, неподдаваемы измерению или непредсказуемы сами по себе. Иногда цель — просто предсказать, а не объяснить. ...