Рассматривается задача предсказания финансовых временных рядов. Основными особенностями таких временных рядов являются высокая волатильность и высокая попарная ковариация. Классическим подходом к решению задачи является выполнение прогноза в исходном пространстве. Новый метод заключается в переходе в пространство попарных расстояний между временными рядами, осуществлении прогноза в нем и переходе обратно в исходное пространство. Для его реализации необходимо ввести функцию расстояния между временными рядами (метрику), которая должна удовлетворять определенным свойствам. В данной статье изучаются эти свойства и проводятся сравнения различных метрик на основе численных экспериментов.

1. A python package mylib with all implementation here.
2. A code with all experiment visualisation here. Can use colab.