Здравствуйте, уважаемое сообщество StackOverflow,
Прежде всего, я хочу поблагодарить всех, кто вносит свой вклад в этот Форум и, таким образом, прямо и косвенно помогает всем в мире с менее развитыми навыками кодирования.
Теперь к моему вопросу.
У меня есть ряд волатильностей, и каждая из последних 12 волатильностей используется в экспоненциальном взвешенном скользящем среднем для прогнозирования волатильности периода. См формулу ниже на изображении.
https://i.stack.imgur.com/Z7dn3.png
Теперь мне нужно получить значение веса, которое должно быть сделано с помощью алгоритма Ньютона-Рафсона, чтобы минимизировать сумму квадратов ошибок для разных весов.
Теперь у меня вопрос, как элегантно перевести это на Python.
Я уже смотрел учебные пособия о том, как делать метод Ньютона, но большинство из них относятся к более простым функциям, и я ничего не могу найти о временных рядах.
Моя идея состояла бы в том, чтобы запустить цикл с определенным весом и вычислить сумму квадратов ошибок для серии и этого веса, а затем уменьшать этот вес в цикле каждый раз, когда результат этих суммированных квадратов ошибок уменьшается с шагом 0,1 и затем, если он снова начинает расти, поднимается с весом на 0,01, пока результат ошибки снова не возрастет.
Тем не менее, это кажется довольно сложным подходом, и я был бы очень рад, если бы кто-нибудь сказал мне, есть ли другой, более простой и, возможно, встроенный способ решения этой проблемы, так как я очень неопытен в работе с Python и Временной ряд.
Так что я не особо ищу пример кодирования, но больше ориентир, где и как искать решение для моей проблемы, вместо того, чтобы делать это слишком сложным для себя.
Заранее спасибо
Ник