論文の概要: Is Image Encoding Beneficial for Deep Learning in Finance? An Analysis
of Image Encoding Methods for the Application of Convolutional Neural
Networks in Finance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.08698v1
- Date: Sat, 17 Oct 2020 02:14:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-06 12:13:48.455693
- Title: Is Image Encoding Beneficial for Deep Learning in Finance? An Analysis
of Image Encoding Methods for the Application of Convolutional Neural
Networks in Finance
- Title（参考訳）: 画像エンコーディングは金融におけるディープラーニングに有用か?
畳み込みニューラルネットワークの財務への適用のための画像符号化手法の解析
- Authors: Dan Wang, Tianrui Wang, Ionu\c{t} Florescu
- Abstract要約: SEC(証券取引委員会)は、米国で事業を行う企業に対して、すべての企業書類をElectronic Data Gathering, Analysis, and Retrieval(EDGAR)システムに登録するよう義務付けた。
これはポートフォリオマネージャ(年金基金、相互ファンド、保険、ヘッジファンド)に、投資する企業に対する自動的な洞察を提供する可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.14084373472438
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In 2012, SEC mandated all corporate filings for any company doing business in
US be entered into the Electronic Data Gathering, Analysis, and Retrieval
(EDGAR) system. In this work we are investigating ways to analyze the data
available through EDGAR database. This may serve portfolio managers (pension
funds, mutual funds, insurance, hedge funds) to get automated insights into
companies they invest in, to better manage their portfolios. The analysis is
based on Artificial Neural Networks applied to the data.} In particular, one of
the most popular machine learning methods, the Convolutional Neural Network
(CNN) architecture, originally developed to interpret and classify images, is
now being used to interpret financial data. This work investigates the best way
to input data collected from the SEC filings into a CNN architecture. We
incorporate accounting principles and mathematical methods into the design of
three image encoding methods. Specifically, two methods are derived from
accounting principles (Sequential Arrangement, Category Chunk Arrangement) and
one is using a purely mathematical technique (Hilbert Vector Arrangement). In
this work we analyze fundamental financial data as well as financial ratio data
and study companies from the financial, healthcare and IT sectors in the United
States. We find that using imaging techniques to input data for CNN works
better for financial ratio data but is not significantly better than simply
using the 1D input directly for fundamental data. We do not find the Hilbert
Vector Arrangement technique to be significantly better than other imaging
techniques.
- Abstract（参考訳）: 2012年、SECはアメリカのあらゆる企業に対して、Electronic Data Gathering, Analysis, and Retrieval (EDGAR)システムへの企業提出を義務付けた。
本研究では,EDGARデータベースで利用可能なデータを分析する方法について検討している。
これはポートフォリオマネージャ(投資ファンド、相互ファンド、保険、ヘッジファンド)に、投資する企業に対する自動化された洞察を提供し、ポートフォリオの管理を改善する。
分析は、データに適用される人工ニューラルネットワークに基づいている。
特に、最も一般的な機械学習手法の1つである畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャは、もともと画像の解釈と分類のために開発されたもので、金融データの解釈に使用されている。
本研究は、SECの提出書類から収集したデータをCNNアーキテクチャに入力する最善の方法を検討する。
会計原理と数学的手法を3つの画像符号化法の設計に取り入れる。
具体的には、会計原理(系列配列、カテゴリチャンク配置)から2つの方法が導出され、1つは純粋に数学的な手法(ヒルベルトベクトル配置)を用いている。
本研究は,米国における金融,医療,it分野の企業を対象に,基本的な金融データおよび金融比率データを分析し,企業を調査することを目的とする。
cnnのデータ入力にイメージング技術を使うことは、金融比率のデータではうまく機能するが、1d入力を基本データに直接使うよりは、それほど良いものではない。
ヒルベルトベクトル配置法は他の撮像法よりはるかに優れているとは考えていない。
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