Nouvelle méthode pour prévoir les tendances financières

Prédire les tendances financières, c'est super important pour ceux qui s'occupent du marché, comme les décideurs et les investisseurs. Cet article présente une nouvelle méthode pour prévoir des données de Séries Temporelles, qui sont des ensembles de points de données enregistrés à différents moments. On a regardé les ventes de magasins en ligne et la production de bière en Australie comme exemples. Ces ensembles de données montrent des motifs qui changent avec le temps et peuvent être influencés par divers facteurs, ce qui rend la prévision précise assez difficile.

#Importance de la Prédiction des Séries Temporelles

La prévision des séries temporelles financières aide à comprendre comment fonctionnent les marchés et à trouver des motifs pour anticiper les changements futurs. En utilisant des données passées, on peut créer des modèles qui visent à prévoir ce qui pourrait se passer ensuite. Les données financières peuvent inclure du bruit, ou des variations aléatoires, mais elles ont aussi des caractéristiques uniques, comme des tendances chaotiques, qui rendent la prévision compliquée. Donc, trouver des moyens efficaces de prédire ces séries est crucial pour beaucoup dans le secteur financier.

Au fil des ans, les chercheurs ont utilisé différentes méthodes pour analyser les séries temporelles financières, passant de techniques statistiques traditionnelles à des modèles intelligents modernes. Des méthodes statistiques comme ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) et Holt-Winters sont bien connues pour leur efficacité dans de nombreuses applications. Ces modèles nécessitent généralement des données stables pour bien fonctionner. Cependant, les données du monde réel peuvent souvent être instables, risquant de perdre des informations précieuses.

Avec l'essor de la technologie, des modèles intelligents comme les réseaux de neurones artificiels (ANN) ont vu le jour. Ces modèles excellent dans la gestion de données désordonnées et irrégulières, s'adaptant bien à des relations complexes. L'introduction des réseaux de mémoire à long et court terme (LSTM) a amélioré le traitement des données dépendantes du temps, car ils gardent la trace d'informations à long terme.

#Introduction à la Décomposition du Mode Variationnel

Pour créer un meilleur modèle de prévision, on a proposé d'utiliser une nouvelle approche appelée Décomposition du Mode Variationnel Général Séquentiel (SGVMD), combinée avec ARIMA. Cette méthode commence par décomposer les séries temporelles en Composants, comme les tendances générales et les fluctuations. Les principaux avantages de cette méthode sont la capacité à gérer des caractéristiques inconnues et son accent sur les relations linéaires et non linéaires dans les données.

L'approche SGVMD est polyvalente pour traiter divers types de séries temporelles, même celles qui ne suivent pas les motifs habituels. La première étape de SGVMD consiste à décomposer la série temporelle en ses composants, qui peuvent ensuite être analysés individuellement pour la prédiction.

#Combinaison de Modèles pour Améliorer la Précision

Puisque chaque modèle de prévision a ses forces et ses faiblesses, combiner différents modèles peut améliorer la précision. Dans cette nouvelle méthode, on utilise à la fois SGVMD et ARIMA. D'abord, on sépare la série temporelle en différents composants en utilisant SGVMD. Ces composants incluent la tendance, qui reflète la direction principale des données, et les composants AM-FM, qui capturent des variations supplémentaires.

Pour le composant tendance, on applique directement la méthode ARIMA. Pour les composants AM-FM, on extrait leurs lignes d'enveloppe supérieure et inférieure. Ensuite, on construit des modèles ARIMA pour chaque enveloppe séparément. Cela nous donne une compréhension plus nuancée et permet des prévisions plus précises.

#Tester la Méthode de Prédiction

Pour tester l'efficacité de notre méthode, on a utilisé des données historiques d'un magasin en ligne et de la production de bière en Australie. On a comparé notre méthode combinée SGVMD-ARIMA avec des méthodes traditionnelles comme ARIMA et LSTM.

Dans le premier exemple, on a analysé les données des ventes en ligne, en les divisant en ensembles d'entraînement et de test. En utilisant la méthode SGVMD, on a pu identifier des tendances claires avec plusieurs composants AM-FM. Chacun de ces composants a été prédit, et les résultats ont montré que la méthode SGVMD-ARIMA offrait des prévisions plus précises que les simples modèles ARIMA ou LSTM.

Dans le deuxième exemple utilisant les données de production de bière, on a suivi une approche similaire. Encore une fois, la méthode combinée a surpassé les méthodes traditionnelles, confirmant son adaptabilité et son efficacité pour différents types de données de séries temporelles.

#Résultats et Évaluation

Les résultats de la prédiction ont montré des tendances claires en termes de précision et de fiabilité. Alors que les modèles simples traditionnels avaient des limitations, la combinaison SGVMD-ARIMA a offert une meilleure performance. Les résultats indiquent que notre méthode maintenait une meilleure cohérence avec les tendances des données réelles, fournissant un outil de prévision fiable.

Pour évaluer la précision de la prédiction, on a utilisé divers indicateurs tels que l'Erreur Quadratique Moyenne (RMSE) et l'Erreur Absolue Moyenne en Pourcentage (MAPE). Ces indicateurs ont aidé à quantifier à quel point les prévisions correspondaient aux valeurs réelles, validant davantage le succès de notre nouvelle méthode.

#Avantages de la Méthode SGVMD-ARIMA

La méthode SGVMD-ARIMA a plusieurs avantages clés :

1. Adaptabilité : Elle peut traiter une variété de séries temporelles, même celles qui sont complexes et non stationnaires.
2. Précision Améliorée : Le modèle combiné surpasse les modèles traditionnels, offrant des prévisions plus fiables.
3. Flexibilité : Elle permet de prendre en compte simultanément les relations linéaires et non linéaires dans les données.

Ces avantages font des méthodes SGVMD-ARIMA et SGVMD-E-ARIMA des outils précieux pour ceux qui s'occupent de prévisions financières.

#Directions Futures

Bien que nos méthodes montrent un grand potentiel, il y a encore des domaines à améliorer :

1. Optimisation des Paramètres : Ajuster les facteurs de pénalité dans l'algorithme SGVMD pourrait améliorer les performances. Des travaux futurs pourraient explorer des méthodes pour optimiser ces réglages de manière systématique.
2. Construction de Caractéristiques : Créer de meilleures caractéristiques pour décrire les données avec précision est crucial pour le succès du modèle. Développer ces caractéristiques nécessite un équilibre entre des besoins spécifiques et une applicabilité générale.
3. Problèmes de Décalage de Phase : Traiter le problème de décalage de phase observé dans les prévisions sera important. Des techniques plus raffinées pour gérer cet aspect contribueront à de meilleures performances globales du modèle.

#Conclusion

Notre recherche introduit des méthodes innovantes pour prédire les séries temporelles financières, en mettant l'accent sur la combinaison SGVMD-ARIMA et SGVMD-E-ARIMA. La capacité à décomposer efficacement les données de séries temporelles et à prévoir des composants individuels a montré un grand potentiel pour améliorer la précision des prévisions financières. À mesure que les marchés deviennent plus complexes et riches en données, des outils comme ceux-ci seront indispensables pour prendre des décisions éclairées basées sur des prévisions fiables. L'avenir de la prévision financière s'annonce prometteur, avec des développements continus dans ce domaine qui devraient donner lieu à encore plus de précision et d'applicabilité.