| |
Квєтний, Р. Н.
Покращена модель регуляризації Elastic Net для обробки фінансових часових рядів [Електронний ресурс] / Р. Н. Квєтний, С. І. Бородкін
// Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2025. – Т. 49, № 1. – С. 29-35. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-49-1-29-35.
Запропоновано модифікацію Elastic Net-регресії для короткострокового прогнозування фінансових часових рядів шляхом введення гаусівського затухання ваг (Gaussian decay). Новий підхід спрямований на згладжування різких «стрибків» між останнім історичним і першим прогнозним значеннями, характерних для стандартної регуляризації. Для оцінки ефективності було формально виписано Elastic Net з чотирма схемами затухання ваг (без затухання, лінійне, експоненційне, гаусівське) та проведено емпіричні експерименти на даних індексів S&P 500, Dow Jones Industrial Average і Nasdaq Composite за 2020–2025 рр. Результати продемонстрували, що Gaussian decay мінімізує перехідний розрив і забезпечує найнижчі значення RMSE і Deviation для S&P 500 і Nasdaq, тоді як для Dow Jones оптимальною виявилася експоненційна схема. |
