Метод поиска оптимальной модели

Как было описано ранее в статье Метод пошагового моделирования биржевой игры производится расчет прогнозов для всего ряда. Но какой будет результат игры для выбранной модели? Необходимо получать модель с наибольшей доходностью, наименьшим риском либо по каким-то еще критериям более совершенную.

У элементарной модели прогнозирования на одном шаге имеются подбираемые параметры верхнего и нижнего уровня. Параметры нижнего уровня расчитываются на каждом шаге при движении вдоль ряда. Параметры верхнего уровня должны подбираться на этапе оптимизации модели описываемом в данной статье.

Весь ряд данных разбивается на три выборки: разгонную, отборочную и тестовую.
Выборки располагаются именно в указанной последовательности. Размеры этих выборок - предмет дальнейшего обсуждения.

Модель отрабатывает на всем ряде.
Разгонная выборка для нас не важна.
На отборочной выборке будем будем оценивать модель.
На тестовой выборке просто будем смотреть как хорошо модель работает.

Поиск лучшей модели будем осуществлять генетическим алгоритмом.

В результате можно получить хорошую модель.