Actualmente existen muchos sistemas de aprendizaje automático. La tecnología está en auge. Los diferentes proveedores de soluciones ofrecen diferentes opciones para resolver el problema. Lo más probable es que, para diferentes áreas y soluciones, deba elegir diferentes. Es imposible saber qué tecnologías tienen el mayor potencial sin hacer las comparaciones adecuadas. Pero para que el tema sea realmente interesante, debe tomar algo que no dependa de la región del estudio. Algo común para todo el país.
Tomemos como base el problema de pronosticar el precio de las acciones de las empresas en la Bolsa de Moscú. Si consideramos cada instrumento de intercambio como una entidad separada, cuya vida se desarrolla independientemente de otros instrumentos de intercambio, entonces los métodos de análisis para cada instrumento deben seleccionarse de manera diferente.
Para evaluar qué métodos de pronóstico son adecuados o no para cada instrumento, necesitamos almacenar información sobre las opciones de pronóstico para cada instrumento de intercambio. Hay varias opciones de pronóstico en la plataforma 1C. Creemos un mecanismo para almacenar información sobre la aplicabilidad o no aplicabilidad de cada opción.
Para evaluar con qué precisión se cumplen los pronósticos creados por el sistema, la opción más simple, basada en la información histórica que tenemos, es construir un pronóstico del sistema para una fecha específica y luego compararlo con datos históricos reales. Ejemplo: hemos acumulado datos históricos sobre los precios de las acciones en la Bolsa de Moscú durante el último año. Imagine que hoy es 15 de enero de 2021 y elabore un pronóstico para el precio de cierre de un instrumento de cambio para el 16 de enero de 2021. Y luego compararemos el pronóstico recibido con datos reales que fueron el 16 de enero. Realicemos este análisis durante un intervalo más largo y obtengamos la probabilidad de activación del pronóstico. Más precisamente, el número de casos en los que el pronóstico se hizo realidad o no.
Las herramientas de pronóstico típicas de 1C le permiten obtener un pronóstico ya sea como un cierto valor exactamente igual al número, o como el valor del rango de precios "de ... a".
Supongamos que nos enfrentamos a la tarea de predecir un cierto valor del precio de cierre por días en la Bolsa de Moscú en un mercado en crecimiento.
En el caso de que el pronóstico de 1C arroje un conocimiento inequívoco, lo tomaremos. Y en el caso de que el pronóstico devuelva el rango "de ... a", consideraremos, como valor de pronóstico, la mitad del rango. En este caso, asumiremos que el precio predicho fue más bajo que el precio histórico real como un pronóstico exitoso. Esos. por ejemplo, el periódico se abrió a un precio de 100 rublos. El pronóstico de 1C era que cerraría por la noche por 150 rublos. Y el precio de cierre histórico real fue de 151 rublos (más de 150 rublos).
En el procesamiento especialmente creado para estos fines, estableceremos los ajustes iniciales para el análisis: Período de análisis, métodos analizados e instrumento / instrumentos analizados.
Recibiremos datos de cada día analizado.
Para obtener la probabilidad de activación del pronóstico, agrupamos los datos por el número de casos y definimos la probabilidad como: el número de activaciones positivas del pronóstico al número total de intentos de análisis.
El análisis muestra que la mayoría de los métodos de pronóstico para este instrumento se activan con una probabilidad bastante alta. Tenemos que determinar el valor umbral, que consideraremos como criterio para la selección de estrategias de previsión. Para el criterio de selección del 90%, obtenemos una imagen de las estrategias de pronóstico adecuadas, como se muestra en la figura siguiente.
Aunque, en general, la probabilidad del 80% también es un criterio bastante bueno, entonces la imagen de las estrategias adecuadas será, como en la figura.
En general, para esta herramienta, la imagen de la aplicabilidad de las estrategias de pronóstico típicas se ve como en la figura.
Por supuesto, analizar cada herramienta en modo manual es una actividad apasionante, pero entonces surge la idea de hacer del análisis automáticamente una tarea rutinaria. Para almacenar los resultados de este análisis, necesitamos un registro de información.
Y para configurar una tarea programada, necesitará constantes (configuraciones).
Por supuesto, la aplicabilidad o inaplicabilidad de este mecanismo puede discutirse durante mucho tiempo. Pero es interesante observar el proceso. De hecho, cada instrumento de Exchange resultó ser una especie de "vivo". Todos viven su propia vida. Para algunos, la vida es predecible o parcialmente predecible. Las vidas de los demás en este momento son difíciles de analizar.
Pero, en general, no es fácil observar los movimientos de los precios, pero obtener un pronóstico es mucho más emocionante.
Los detalles se pueden encontrar en la documentación
Bueno, qué puedo decir: las personas están organizadas de esta manera, quieren saber qué pasará ...