Статья подготовлена для студентов курса «Data Scientist» в образовательном проекте OTUS. Анализ временных рядов — тема, достойная отдельного освещения в рамках изучения Data Science. К сожалению, ей уделено мало места в стандартных программах ВУЗов, зато она повсеместно встречается на практике. Именно поэтому на курсе «Data Scientist» в OTUS анализу временных рядов посвящена отдельная лекция, состоящая из двух академических часов. Что такое временной ряд? К временному ряду можно отнести любой...

В сфере моделирования временных рядов ARIMA-модели сейчас являются самыми популярными. Однако, поскольку для очень многих компаний приоритетной является работа с данными, обладающими временной структурой, в мире активно появляются все новые методы и модели. Одна из таких – модель Orbit, разработанная в компании Uber. Модель относится к моделям экспоненциального сглаживания и выпущена в виде Python-библиотеки для открытого использования...

Итак, подходит к концу первая четверть XXI века. И мне больно смотреть на то, как наше трейдерское сообщество так или иначе пытается использовать в своей торговле индикаторы технического анализа, первоварианты которых исходят из середины века прошлого, а некоторые и того старше. А между тем современные околонаучные и научные подходы уже вполне успешно используют куда как более затейливые методы анализа и прогнозирования числовых данных распределенных во времени (не суть равномерно распределенных или нет)...

Временной ряд – совокупность Наблюдений (Observation), собранных за определенный временной интервал. Этот тип данных используется для поиска долгосрочного тренда, прогнозирования будущего и прочих видов анализа. В отличие от Датасетов (Dataset) без временных рядов в качестве Признаков (Feature), наборы с временными рядами не выполняют основное требование линейной регрессии о независимости наблюдений. Наряду с тенденцией увеличиваться или уменьшаться, большинство датасетов с временными рядами демонстрируют периодические (например, сезонные) тенденции...