6. Адаптация к новым данным: Байесовские методы позволяют обновлять модели на основе новых данных, что делает их адаптивными к изменениям в рыночной среде. Это особенно важно в условиях быстро меняющегося рынка, где новые данные могут существенно влиять на прогнозы.
В этой книге мы рассмотрим, как байесовские сети могут быть использованы для решения различных задач в области финансов, от прогнозирования цен акций до управления рисками и оптимизации портфеля. Мы также обсудим практические аспекты реализации моделей, этические вопросы и направления для дальнейших исследований.
Надеемся, что эта книга станет полезным руководством для всех, кто интересуется байесовскими сетями и их применением в финансовой сфере.
1.1. Особенности финансовых данных: волатильность, шумы, нестационарность
Финансовые данные обладают рядом уникальных характеристик, которые делают их анализ сложной задачей:
– Волатильность: Финансовые рынки часто подвержены значительным колебаниям цен, что усложняет прогнозирование. Волатильность может быть вызвана различными факторами, включая экономические новости, политические события и изменения в настроениях инвесторов.
– Шумы: Финансовые данные часто содержат значительное количество шума, который может затруднить выявление истинных трендов и паттернов. Шумы могут быть вызваны случайными колебаниями цен, ошибками в данных и другими факторами.
– Нестационарность: Финансовые временные ряды часто нестационарны, что означает, что их статистические свойства, такие как среднее и дисперсия, изменяются со временем. Это делает применение традиционных статистических методов, которые предполагают стационарность, менее эффективным.
1.2. Традиционные методы прогнозирования (технический и фундаментальный анализ)
– Технический анализ: Этот метод основывается на изучении исторических данных о ценах и объемах торгов для прогнозирования будущих движений рынка. Технические аналитики используют графики, индикаторы и паттерны для принятия торговых решений.
– Фундаментальный анализ: Этот метод фокусируется на оценке внутренней стоимости актива на основе экономических, финансовых и других количественных и качественных факторов. Фундаментальные аналитики изучают финансовые отчеты компаний, экономические показатели и другие данные для принятия инвестиционных решений.