Time series algorithms

الگوریتم‌های سری زمانی

سری زمانی (Time Series) به دنباله‌ای از نقاط داده گفته می‌شود که در بازه‌های زمانی مشخص و ترتیبی جمع‌آوری شده‌اند. تحلیل سری‌های زمانی ابزاری قدرتمند برای پیش‌بینی رویدادهای آینده بر اساس داده‌های گذشته است و در حوزه‌های مختلفی مانند اقتصاد، مالی، هواشناسی، مهندسی و علوم اجتماعی کاربرد دارد. این مقاله به معرفی الگوریتم‌های رایج و مهم در تحلیل سری‌های زمانی می‌پردازد و برای افراد مبتدی طراحی شده است.

مقدمه‌ای بر تحلیل سری زمانی

تحلیل سری زمانی شامل شناسایی الگوها، روندها، فصلی بودن و نوسانات در داده‌ها می‌شود. هدف اصلی، ایجاد یک مدل پیش‌بینی است که بتواند مقادیر آینده سری زمانی را با دقت مناسب تخمین بزند. پیش از اعمال الگوریتم‌ها، معمولاً مراحل پیش‌پردازش داده‌ها مانند پاکسازی داده‌ها، حذف مقادیر پرت، و نرمال‌سازی داده‌ها انجام می‌شود. آمار توصیفی و آمار استنباطی پایه‌های اساسی تحلیل سری زمانی هستند.

الگوریتم‌های پایه

میانگین متحرک (Moving Average): این الگوریتم ساده، با محاسبه میانگین داده‌ها در یک بازه زمانی مشخص، نوسانات را هموار می‌کند و روند کلی را آشکار می‌سازد. میانگین‌گیری یکی از مفاهیم اصلی در این الگوریتم است.
تسطیح نمایی (Exponential Smoothing): این روش، وزن بیشتری به داده‌های اخیر می‌دهد و به همین دلیل در برابر تغییرات ناگهانی در سری زمانی حساس‌تر است. انواع مختلفی از تسطیح نمایی وجود دارد، از جمله تسطیح نمایی ساده، دوگانه و سه‌گانه که هرکدام برای سری‌های زمانی با ویژگی‌های خاص مناسب هستند. تسطیح و وزن‌دهی مفاهیم کلیدی در این الگوریتم هستند.
روش‌های ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average): این مدل‌ها از ترکیب سه جزء خودرگرسیون (AR)، یکپارچگی (I) و میانگین متحرک (MA) برای مدل‌سازی سری‌های زمانی استفاده می‌کنند. ARIMA به طور گسترده در پیش‌بینی‌های مالی استفاده می‌شود. رگرسیون و خودهمبستگی مفاهیم مهم در درک ARIMA هستند. برای انتخاب مرتبه ARIMA، از تابع خودهمبستگی (ACF) و تابع خودهمبستگی جزئی (PACF) استفاده می‌شود.

الگوریتم‌های پیشرفته

مدل‌های فضای حالت (State Space Models): این مدل‌ها انعطاف‌پذیری بیشتری نسبت به ARIMA دارند و می‌توانند سری‌های زمانی با ویژگی‌های پیچیده‌تر را مدل‌سازی کنند. فیلتر کالمن (Kalman Filter) اغلب برای تخمین پارامترهای مدل‌های فضای حالت استفاده می‌شود.
شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNN): RNNها به طور خاص برای پردازش داده‌های ترتیبی طراحی شده‌اند و در پیش‌بینی سری‌های زمانی عملکرد خوبی دارند. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق پایه‌های این الگوریتم هستند.
شبکه‌های حافظه طولانی-کوتاه مدت (Long Short-Term Memory - LSTM): نوعی از RNN که مشکل محو شدن گرادیان را در RNNهای استاندارد حل می‌کند و امکان یادگیری وابستگی‌های طولانی‌مدت در سری زمانی را فراهم می‌کند. گرادیان و بهینه‌سازی مفاهیم مرتبط با LSTM هستند.
واحد تکرارشونده دروازه‌دار (Gated Recurrent Unit - GRU): نوع ساده‌تری از LSTM که عملکرد مشابهی دارد اما پارامترهای کمتری دارد و سریع‌تر آموزش می‌یابد.
مدل‌های Prophet (Prophet): یک مدل پیش‌بینی سری زمانی منبع باز که توسط فیسبوک توسعه یافته است. Prophet به طور خاص برای پیش‌بینی سری‌های زمانی تجاری با فصلی قوی و اثرات تعطیلات طراحی شده است.
مدل‌های SARIMA (Seasonal ARIMA): نسخه‌ای از ARIMA که برای داده‌های فصلی طراحی شده است. این مدل، علاوه بر اجزای AR، I و MA، اجزای فصلی را نیز در نظر می‌گیرد. فصلی بودن یکی از ویژگی‌های کلیدی داده‌هایی است که با SARIMA مدل‌سازی می‌شوند.

ارزیابی مدل‌های سری زمانی

پس از آموزش مدل، باید عملکرد آن را ارزیابی کرد. معیارهای رایج ارزیابی عبارتند از:

میانگین مربعات خطا (Mean Squared Error - MSE): میانگین مربع تفاوت بین مقادیر پیش‌بینی شده و مقادیر واقعی.
ریشه میانگین مربعات خطا (Root Mean Squared Error - RMSE): جذر MSE.
میانگین قدر مطلق خطا (Mean Absolute Error - MAE): میانگین قدر مطلق تفاوت بین مقادیر پیش‌بینی شده و مقادیر واقعی.
R-squared (ضریب تعیین): نشان‌دهنده میزان واریانس داده‌ها که توسط مدل توضیح داده می‌شود.

کاربردهای تحلیل سری زمانی

پیش‌بینی فروش: شرکت‌ها می‌توانند از تحلیل سری زمانی برای پیش‌بینی تقاضای محصولات خود و برنامه‌ریزی تولید و موجودی استفاده کنند. مدیریت زنجیره تامین و پیش‌بینی تقاضا در این زمینه بسیار مهم هستند.
پیش‌بینی قیمت سهام: تحلیلگران مالی از تحلیل سری زمانی برای پیش‌بینی قیمت سهام و سایر ابزارهای مالی استفاده می‌کنند. تحلیل تکنیکال و تحلیل بنیادی روش‌های رایج در این زمینه هستند.
پیش‌بینی آب و هوا: خدمات هواشناسی از تحلیل سری زمانی برای پیش‌بینی دما، بارندگی و سایر شرایط آب و هوایی استفاده می‌کنند. مدل‌سازی آب و هوا و پیش‌بینی فصلی از کاربردهای مهم آن هستند.
تشخیص ناهنجاری: تحلیل سری زمانی می‌تواند برای تشخیص الگوهای غیرمعمول در داده‌ها استفاده شود، مانند تشخیص تقلب در تراکنش‌های مالی. تشخیص تقلب و امنیت سایبری از کاربردهای این حوزه هستند.
کنترل کیفیت: در صنعت، تحلیل سری زمانی می‌تواند برای نظارت بر فرآیندهای تولید و تشخیص مشکلات کیفیت استفاده شود. کنترل فرآیند آماری (SPC) یک ابزار مهم در این زمینه است.

استراتژی‌های مرتبط با تحلیل سری زمانی

استراتژی میانگین متحرک (Moving Average Strategy): بر اساس سیگنال‌های خرید و فروش ایجاد شده توسط میانگین‌های متحرک.
استراتژی MACD (Moving Average Convergence Divergence): یک اندیکاتور مومنتوم که برای شناسایی روندها و نقاط ورود و خروج از معاملات استفاده می‌شود. اندیکاتورهای تکنیکال نقش کلیدی در این استراتژی دارند.
استراتژی RSI (Relative Strength Index): یک اسیلاتور مومنتوم که برای ارزیابی شرایط خرید بیش از حد یا فروش بیش از حد در بازار استفاده می‌شود.
استراتژی Bollinger Bands (باندهای بولینگر): یک ابزار تحلیل تکنیکال که برای اندازه‌گیری نوسانات و شناسایی سطوح حمایت و مقاومت استفاده می‌شود.
استراتژی Ichimoku Cloud (ابر ایچیموکو): یک سیستم تحلیل تکنیکال جامع که برای شناسایی روندها، سطوح حمایت و مقاومت و سیگنال‌های خرید و فروش استفاده می‌شود.

تحلیل حجم معاملات

On Balance Volume (OBV): یک اندیکاتور حجم معاملات که برای ارزیابی فشار خرید و فروش در یک سهم استفاده می‌شود.
Accumulation/Distribution Line (A/D): یک اندیکاتور حجم معاملات که برای شناسایی جریان پول در یک سهم استفاده می‌شود.
Chaikin Money Flow (CMF): یک اندیکاتور حجم معاملات که برای اندازه‌گیری فشار خرید و فروش در یک سهم در یک دوره زمانی مشخص استفاده می‌شود.
Volume Price Trend (VPT): یک اندیکاتور حجم معاملات که برای ارزیابی رابطه بین قیمت و حجم معاملات استفاده می‌شود.
Money Flow Index (MFI): یک اسیلاتور مومنتوم که برای ارزیابی شرایط خرید بیش از حد یا فروش بیش از حد در بازار با استفاده از حجم معاملات استفاده می‌شود.

منابع بیشتر

پیوندها به استراتژی‌های معاملاتی و تحلیل تکنیکال

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان