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)...

Рассмотрим способ разложения временного ряда на трендовую, сезонную и остаточную составляющие. Под трендом понимаем общую закономерность ряда (изменение среднего значения со временем), под сезонностью — повторяющуюся закономерность в определенных периодах (чтобы говорить о сезонности, в датасете должно быть несколько периодов). Для демонстрации загрузим набор данных о статистике пассажирских перелетов с 1949 по 1960 из библиотеки pmdarima: Разложение на перечисленные выше составляющие можно произвести с помощью функции seasonal_decompose из модуля statsmodels...