Я работаю над проектом по прогнозированию движения цены, и я застрял в прогнозах низкого качества.
На каждом временном шаге я использую LSTM для прогнозирования следующих 10 временных шагов. На входе - последовательность последних 45-60 наблюдений. Я проверил несколько разных идей, но все они, похоже, дают схожие результаты. Модель обучена минимизировать MSE.
Для каждой идеи я попробовал модель, прогнозирующую 1 шаг за один раз, когда каждый прогноз возвращается в качестве входных данных для следующего прогноза, и модель, непосредственно прогнозирующую следующие 10 шагов (несколько выходов). Для каждой идеи я также пытался использовать в качестве входных данных только скользящее среднее предыдущих цен и расширять входные данные для ввода книги заказов на этих временных шагах.
Каждый временной шаг соответствует секунде.
Это результаты на данный момент:
1- Первая попытка использовала в качестве входных данных скользящее среднее из последних N шагов и прогнозировало скользящее среднее из следующих 10.
В момент времени t я использую основную истинную цену и использую модель для прогнозирования t + 1 .... t + 10
Это результат
Прогнозирование скользящего среднего
При ближайшем рассмотрении мы видим, что происходит не так:
Предсказание кажется плоской линией. Не заботится о входных данных.
2) Вторая попытка была попытаться предсказать разницу, а не просто движение цены. На этот раз вместо того, чтобы быть X [t] (где X - моя входная матрица), будет X [t] -X [t-1].
Это не очень помогло.
Сюжет на этот раз выглядит так:
Прогнозирование различий
Но при ближайшем рассмотрении, при составлении графика различий, прогнозы всегда в основном равны 0.
График различий
В этот момент я застрял здесь и пытаюсь попробовать наши идеи. Я надеялся, что кто-то с большим опытом в данных такого типа может указать мне правильное направление.
Использую ли я правильную цель для тренировки модели? Есть ли какие-либо подробности при работе с данными такого типа, которые мне не хватает?
Существуют ли какие-то «хитрости», чтобы ваша модель не всегда предсказывала значения, аналогичные тем, которые она видела в последний раз? (Они подвергаются малой ошибке, но в этот момент они становятся бессмысленными).
По крайней мере, намек на то, где копать для дальнейшей информации, был бы очень признателен.
Спасибо!