論文の概要: Machine Learning for Temporal Data in Finance: Challenges and
Opportunities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05636v1
- Date: Fri, 11 Sep 2020 19:39:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-19 22:09:21.067820
- Title: Machine Learning for Temporal Data in Finance: Challenges and
Opportunities
- Title(参考訳): 金融における時間データのための機械学習:課題と機会
- Authors: Jason Wittenbach, Brian d'Alessandro, C. Bayan Bruss
- Abstract要約: 一時データは金融サービス(FS)業界で広く使われている。
しかし、機械学習の取り組みは、これらのデータの時間的豊かさを説明できないことが多い。
- 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: Temporal data are ubiquitous in the financial services (FS) industry --
traditional data like economic indicators, operational data such as bank
account transactions, and modern data sources like website clickstreams -- all
of these occur as a time-indexed sequence. But machine learning efforts in FS
often fail to account for the temporal richness of these data, even in cases
where domain knowledge suggests that the precise temporal patterns between
events should contain valuable information. At best, such data are often
treated as uniform time series, where there is a sequence but no sense of exact
timing. At worst, rough aggregate features are computed over a pre-selected
window so that static sample-based approaches can be applied (e.g. number of
open lines of credit in the previous year or maximum credit utilization over
the previous month). Such approaches are at odds with the deep learning
paradigm which advocates for building models that act directly on raw or
lightly processed data and for leveraging modern optimization techniques to
discover optimal feature transformations en route to solving the modeling task
at hand. Furthermore, a full picture of the entity being modeled (customer,
company, etc.) might only be attainable by examining multiple data streams that
unfold across potentially vastly different time scales. In this paper, we
examine the different types of temporal data found in common FS use cases,
review the current machine learning approaches in this area, and finally assess
challenges and opportunities for researchers working at the intersection of
machine learning for temporal data and applications in FS.
- Abstract(参考訳): 一時的なデータは金融サービス(FS)業界(経済指標のような伝統的なデータ、銀行口座の取引のような運用データ、ウェブサイトのクリックストリームのような現代的なデータソースなど)にどこにでもある。
しかし、fsにおける機械学習の取り組みは、ドメイン知識がイベント間の正確な時間パターンに貴重な情報が含まれていることを示唆する場合でも、これらのデータの時間的豊かさを考慮できないことが多い。
せいぜい、このようなデータは一様時系列として扱われることが多く、シーケンスはあるが正確なタイミングの感覚は持たない。
最悪の場合、事前選択されたウィンドウ上で粗い集約機能が計算され、静的なサンプルベースのアプローチが適用できる(例えば、前年のオープンライン数や、前月の最大クレジット使用率など)。
このようなアプローチは、生または軽に処理されたデータに直接作用するモデルを構築することを提唱するディープラーニングパラダイムと相反する。
さらに、モデル化されているエンティティ(顧客、企業など)の全体像は、潜在的に大きく異なる時間スケールにまたがる複数のデータストリームを調べることでのみ達成できる可能性がある。
本稿では,fsの一般的なユースケースに見られる時間的データの種類について検討し,この分野における機械学習のアプローチを概観し,fsにおける時間的データと応用のための機械学習の交差点で働く研究者の課題と機会を評価する。
関連論文リスト
- UniCL: A Universal Contrastive Learning Framework for Large Time Series Models [18.005358506435847]
時系列分析は、金融から医療まで、さまざまな重要なアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。
従来の教師付き学習手法は、まず各タスクにおける時系列データの広範なラベルを注釈付けする。
本稿では,時系列基礎モデルの事前学習を目的とした,普遍的でスケーラブルなコントラスト学習フレームワークUniCLを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-17T07:47:11Z) - Probing the Robustness of Time-series Forecasting Models with
CounterfacTS [1.823020744088554]
我々は,時系列予測タスクにおけるディープラーニングモデルの堅牢性を調査するツールであるCounterfacTSを提示し,公開する。
CounterfacTSにはユーザフレンドリーなインターフェースがあり、時系列データとその予測を視覚化、比較、定量化することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-06T07:34:47Z) - Large Models for Time Series and Spatio-Temporal Data: A Survey and
Outlook [95.32949323258251]
時系列データ、特に時系列データと時間時間データは、現実世界のアプリケーションで広く使われている。
大規模言語やその他の基礎モデルの最近の進歩は、時系列データマイニングや時間データマイニングでの使用の増加に拍車を掛けている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-16T09:06:00Z) - TSGM: A Flexible Framework for Generative Modeling of Synthetic Time Series [61.436361263605114]
時系列データは、研究者と産業組織間のデータの共有を妨げるため、しばしば不足または非常に敏感である。
本稿では,合成時系列の生成モデリングのためのオープンソースフレームワークである時系列生成モデリング(TSGM)を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-19T10:11:21Z) - Time-Varying Propensity Score to Bridge the Gap between the Past and Present [104.46387765330142]
本稿では,データ分布の段階的変化を検出するための時間変化確率スコアを提案する。
実装のさまざまな方法を示し、さまざまな問題について評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-04T07:21:49Z) - Using Time-Series Privileged Information for Provably Efficient Learning
of Prediction Models [6.7015527471908625]
本研究では,学習中に特権情報を利用する教師付きモデルを用いて,今後の成果を予測する。
特権情報は、予測の基準時間と将来の結果の間に観察される時系列のサンプルを含む。
我々のアプローチは、特にデータが不足している場合に、古典的な学習よりも好まれることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-28T10:07:29Z) - PIETS: Parallelised Irregularity Encoders for Forecasting with
Heterogeneous Time-Series [5.911865723926626]
マルチソースデータセットの不均一性と不規則性は時系列解析において重要な課題となる。
本研究では、異種時系列をモデル化するための新しいアーキテクチャ、PIETSを設計する。
PIETSは異種時間データを効果的にモデル化し、予測タスクにおける他の最先端手法よりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-30T20:01:19Z) - PSEUDo: Interactive Pattern Search in Multivariate Time Series with
Locality-Sensitive Hashing and Relevance Feedback [3.347485580830609]
PSEUDoは、マルチトラックシーケンシャルデータにおける視覚パターンを探索するための適応的機能学習技術である。
提案アルゴリズムは,サブ線形学習と推論時間を特徴とする。
我々は,PSEUDoの効率,精度,操縦性において優位性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-30T13:00:44Z) - Time-Series Imputation with Wasserstein Interpolation for Optimal
Look-Ahead-Bias and Variance Tradeoff [66.59869239999459]
ファイナンスでは、ポートフォリオ最適化モデルをトレーニングする前に、損失の計算を適用することができる。
インキュベーションのために全データセットを使用するルックアヘッドバイアスと、トレーニングデータのみを使用することによるインキュベーションの大きなばらつきとの間には、本質的にトレードオフがある。
提案手法は,提案法における差分とルックアヘッドバイアスのトレードオフを最適に制御するベイズ後部コンセンサス分布である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-25T09:05:35Z) - Transformer Hawkes Process [79.16290557505211]
本稿では,長期的依存関係を捕捉する自己認識機構を利用したTransformer Hawkes Process (THP) モデルを提案する。
THPは、有意なマージンによる可能性と事象予測の精度の両方の観点から、既存のモデルより優れている。
本稿では、THPが関係情報を組み込む際に、複数の点過程を学習する際の予測性能の改善を実現する具体例を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-21T13:48:13Z) - DeGAN : Data-Enriching GAN for Retrieving Representative Samples from a
Trained Classifier [58.979104709647295]
我々は、トレーニングされたネットワークの将来の学習タスクのために、利用可能なデータの豊富さと関連するデータの欠如の間のギャップを埋める。
利用可能なデータは、元のトレーニングデータセットまたは関連するドメインデータセットの不均衡なサブセットである可能性があるため、代表サンプルを検索するために使用します。
関連ドメインからのデータを活用して最先端のパフォーマンスを実現することを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2019-12-27T02:05:45Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。