論文の概要: Modeling Financial Time Series using LSTM with Trainable Initial Hidden States

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.06848v1
• Date: Tue, 14 Jul 2020 06:36:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 15:35:07.624055
• Title: Modeling Financial Time Series using LSTM with Trainable Initial Hidden States
• Title（参考訳）: LSTMとトレーニング可能な初期隠れ状態を用いた金融時系列のモデル化
• Authors: Jungsik Hwang
• Abstract要約: 本稿では,ディープラーニングモデルを用いた金融時系列のモデリング手法を提案する。 トレーニング可能な初期隠れ状態を備えたLong Short-Term Memory (LSTM) ネットワークを使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Extracting previously unknown patterns and information in time series is central to many real-world applications. In this study, we introduce a novel approach to modeling financial time series using a deep learning model. We use a Long Short-Term Memory (LSTM) network equipped with the trainable initial hidden states. By learning to reconstruct time series, the proposed model can represent high-dimensional time series data with its parameters. An experiment with the Korean stock market data showed that the model was able to capture the relative similarity between a large number of stock prices in its latent space. Besides, the model was also able to predict the future stock trends from the latent space. The proposed method can help to identify relationships among many time series, and it could be applied to financial applications, such as optimizing the investment portfolios.
• Abstract（参考訳）: 過去の未知のパターンや情報を時系列で抽出することは、多くの現実世界のアプリケーションの中心である。 本研究では,深層学習モデルを用いて金融時系列をモデル化する新しい手法を提案する。 トレーニング可能な初期隠れ状態を備えたLong Short-Term Memory(LSTM)ネットワークを使用する。 時系列の再構成を学習することにより,そのパラメータで高次元時系列データを表現できる。 韓国株式市場のデータを用いた実験により、このモデルは潜在空間における大量の株価の相対的類似性を捉えることができた。 さらに、このモデルでは、潜在分野から将来の株価トレンドを予測することもできる。 提案手法は,多くの時系列間の関係を識別する上で有用であり,投資ポートフォリオの最適化など,金融アプリケーションに適用することができる。

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