1.3. Ограничения классических статистических моделей (ARIMA, GARCH)
Классические статистические модели, такие как ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) и GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity), имеют свои ограничения при применении к финансовым данным:
– ARIMA: Эта модель предполагает стационарность временного ряда, что часто не соответствует реальности финансовых данных. ARIMA может быть неэффективной при наличии значительной волатильности и шумов.
– GARCH: Эта модель используется для моделирования волатильности финансовых временных рядов, но она также имеет свои ограничения. GARCH может быть чувствительна к выбросам и не всегда точно предсказывает резкие изменения волатильности.
1.4. Роль машинного обучения и искусственного интеллекта
Машинное обучение и искусственный интеллект (ИИ) играют все более важную роль в прогнозировании финансовых рынков. Эти методы позволяют:
– Анализировать большие объемы данных: Машинное обучение может обрабатывать и анализировать огромные объемы данных, что позволяет выявлять сложные паттерны и зависимости, которые невозможно обнаружить с помощью традиционных методов.
– Адаптироваться к изменениям: Модели машинного обучения могут адаптироваться к изменениям в данных и рыночных условиях, что делает их более гибкими и точными по сравнению с классическими статистическими моделями.
– Использовать разнообразные источники данных: ИИ может интегрировать данные из различных источников, таких как новости, социальные сети и экономические показатели, для улучшения точности прогнозов.
В следующих главах мы более подробно рассмотрим, как байесовские сети и другие методы машинного обучения могут быть применены для прогнозирования финансовых рынков.
Глава 2: Введение в байесовскую статистику
Байесовская статистика представляет собой мощный инструмент для анализа данных и принятия решений, особенно в условиях неопределенности. В этой главе мы рассмотрим основные концепции и принципы байесовской статистики, а также их применение в финансовом анализе.
2.1. Теорема Байеса: от априорных знаний к апостериорным выводам
Теорема Байеса является фундаментальным принципом байесовской статистики. Она позволяет обновлять вероятности гипотез на основе новых данных. Формально теорема Байеса выражается следующим образом: