Прогнозирование временных рядов — полезный метод науки о данных, который можно применять в самых разных отраслях и областях. Вот руководство по началу работы с основными концепциями, лежащими в его основе. Прогнозирование временных рядов — это задача прогнозирования будущих значений на основе исторических данных. Примеры из разных отраслей включают прогнозирование погоды, объемов продаж и цен на акции. Совсем недавно он был применен для прогнозирования ценовых тенденций для криптовалют, таких как биткойн и эфириум...

Окна переменной ширины используются для нестационарных процессов, в том числе и для анализа ценовых временных рядов. Вот простой пример. Допустим у ценового временного ряда меняется частота колебания. Понятно, что там, где частота увеличивается надо взять более узкое скользящее окно, а там где частота уменьшается, скользящее окно надо брать более широкое. В нестационарных процессах ширину скользящего окна можно регулировать также и по времени зануления функции оконной автокорреляции, если функция автокорреляции падает в район нуля и далее всё время находится в районе нуля...