Prédire des séries temporelles multivariées avec RNN

Question

J'ai expérimenté avec un paquet R appelé RNN. Ce qui suit est le site de code: https://github.com/bquast/rnn Il a un très bel exemple pour la prédiction de séries temporelles financières. J'ai lu le code et je comprends qu'il utilise la séquence de la série temporelle pour prédire à l'avance la valeur de l'instrument du jour suivant. Ce qui suit est un exemple de course avec 10 nœuds cachés et 200 époques

RNN financial time series prediction

Ce que je me attends à la suite est que l'algorithme réussi, au moins en partie, de prévoir à l'avance la valeur de l'instrument . D'après ce que je peux voir, apparemment ne fait qu'approcher la valeur de la série temporelle au jour actuel, ne donnant aucune prédiction le jour suivant. Mes attentes sont-elles fausses? Ce code est très simple, comment l'amélioreriez-vous?

Answer 1

y <- X[,1:input$training_amount+input$prediction_gap,as.numeric(input$target)] 
matrix(y, ncol=input$training_amount) 

y.train déplace toutes les données avant par un jour de sorte que est ce qui est formé sur - données lendemain pour la paire de devises que vous aimez. Avec ncol = valeur_entraînement quand il y a trop de colonnes (avec elles maintenant égales à valeur_entraînement + valeur_prédiction), les premiers points de données tombent; par conséquent, toutes les données sont déplacées par prediction_gap.