Прогнозирование волатильности финансовых временных рядов ансамблями деревьев
Применение нового инструментария для анализа экономических данных в последнее десятилетие привело к значительному улучшению прогнозирования. Это обусловлено как актуальностью поставленного вопроса, так и развитием технологий, которые позволяют применять более сложные модели, не прибегая к промышленным вычислительным мощностям. Постоянная волатильность мировых индексов вынуждает всех игроков финансового рынка совершенствовать модели риск-менеджмента, в то же время пересматривая политику инвестирования капитала. Ужесточающиеся нормативы ликвидности и прозрачности по отношению к финансовой сфере также подталкивают участников экспериментировать с защитными механизмами и создавать прогностические алгоритмы, способные не только снизить потери от волатильного изменения финансовых инструментов, но и получить выгоду от краткосрочных инвестиционных манипуляций. В статье рассматривается возможность повышения эффективности вычислений при прогнозировании волатильности моделями ансамблей деревьев с использованием различных методов анализа данных. В качестве ключевых точек роста эффективности изучается возможность агрегирования данных финансовых временных рядов с использованием нескольких методов расчета и прогнозирования дисперсии: Standard, EWMA, ARCH, GARCH, а также анализируется возможность упрощения вычислений при снижении корреляционной зависимости между рядами. Применение расчетных методик демонстрируется на основе массива данных исторических цен (Open, High, Low, Close) и показателей объема (Volumes) торгов фьючерса на индекс RTS с пятиминутным временным интервалом и годовым набором исторических данных. Предлагаемая методика позволяет сократить мощностные/временные затраты на обработку данных при анализе краткосрочных позиций на финансовых рынках и выявить риски с определенным уровнем доверительной вероятности.