Я указал на модель фундамента временных рядов Google на фондовом рынке.

Я провел два дня, оценивая Google TimesFM 3.0 на фоне 118 857 баров фьючерсной ленты Nasdaq, строго причинно-следственной и ограниченной сессией. Короткая версия: это компетентный, очень маленький и очень дешевый компонент, который не дает никакого торгового преимущества. Точность направления по цене: 50,0%. Ровно пятьдесят. По величине ошибки результат оказался на 7,4% хуже, чем при предположении, что следующее значение равно последнему. Четыре кадра. Более грубые прутья не помогли. Рефрейминг, намеренно построенный с учетом известных сильных сторон, не помог. Подача дополнительной информации через поддерживаемый ковариатный канал делала прогнозы хуже на каждом горизонте. Самый интересный провал: я построил вероятностный сигнал на основе его собственного квантиля. Когда он был наиболее уверен, он был наиболее неправильным. Коэффициент попадания 24,7% по сравнению с базовой ставкой 34,3%. Антиинформативность в случае уверенности хуже, чем бесполезность, потому что бесполезность не побуждает вас оценить ситуацию. Причина скорее архитектурная, чем невезение. Это безгражданство. Каждый вызов Predict() видит только массив, который вы ему передаете, между вызовами ничего не передается, а текстового интерфейса нет, поэтому нет канала, по которому можно было бы что-либо сообщить. Он не может означать, что «этот сигнал недействителен, пока выполняется это условие». То есть