論文の概要: Domain Specific Concept Drift Detectors for Predicting Financial Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14079v1
• Date: Mon, 22 Mar 2021 07:48:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-05 01:08:12.636966
• Title: Domain Specific Concept Drift Detectors for Predicting Financial Time Series
• Title（参考訳）: 金融時系列予測のためのドメイン固有概念ドリフト検出器
• Authors: Filippo Neri
• Abstract要約: 概念ドリフト検出器は、学習システムが静止しないデータストリームの精度を維持することができる。 本稿では,金融時系列に適用した場合のドリフト検出器の挙動について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Concept drift detectors allow learning systems to maintain good accuracy on non-stationary data streams. Financial time series are an instance of non-stationary data streams whose concept drifts (market phases) are so important to affect investment decisions worldwide. This paper studies how concept drift detectors behave when applied to financial time series. General results are: a) concept drift detectors usually improve the runtime over continuous learning, b) their computational cost is usually a fraction of the learning and prediction steps of even basic learners, c) it is important to study concept drift detectors in combination with the learning systems they will operate with, and d) concept drift detectors can be directly applied to the time series of raw financial data and not only to the model's accuracy one. Moreover, the study introduces three simple concept drift detectors, tailored to financial time series, and shows that two of them can be at least as effective as the most sophisticated ones from the state of the art when applied to financial time series.
• Abstract（参考訳）: 概念ドリフト検出器は、学習システムが静止しないデータストリームの精度を維持することができる。 金融時系列(Financial time series)は、世界の投資決定に影響を及ぼす上で、概念の漂流(市場フェーズ)が極めて重要である非定常データストリームの例である。 本稿では,金融時系列に適用した場合のドリフト検出器の挙動について考察する。 a) 概念ドリフト検出器は通常、連続学習よりも実行時間を改善するb) 計算コストは通常、基礎学習者の学習と予測のステップのごく一部であり、c) 概念ドリフト検出器をそれらが操作する学習システムと組み合わせて研究することが重要であり、d) 概念ドリフト検出器は、モデルの正確性だけでなく、生の財務データの時系列に直接適用することができる。 さらに、金融時系列に合わせた3つの簡単なコンセプトドリフト検出器を導入し、これらのうち2つは金融時系列に適用した場合の最先端技術に匹敵する効果があることを示した。

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