論文の概要: MegazordNet: combining statistical and machine learning standpoints for time series forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.01017v1
• Date: Wed, 23 Jun 2021 15:06:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-11 13:00:20.004976
• Title: MegazordNet: combining statistical and machine learning standpoints for time series forecasting
• Title（参考訳）: MegazordNet:時系列予測のための統計と機械学習の視点を組み合わせる
• Authors: Angelo Garangau Menezes and Saulo Martiello Mastelini
• Abstract要約: MegazordNetは、時系列予測のための構造化ディープラーニングモデルと組み合わせて、金融シリーズ内の統計的特徴を探求するフレームワークである。 我々は,S&P500株の終値を予測する手法の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4061135251278187
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Forecasting financial time series is considered to be a difficult task due to the chaotic feature of the series. Statistical approaches have shown solid results in some specific problems such as predicting market direction and single-price of stocks; however, with the recent advances in deep learning and big data techniques, new promising options have arises to tackle financial time series forecasting. Moreover, recent literature has shown that employing a combination of statistics and machine learning may improve accuracy in the forecasts in comparison to single solutions. Taking into consideration the mentioned aspects, in this work, we proposed the MegazordNet, a framework that explores statistical features within a financial series combined with a structured deep learning model for time series forecasting. We evaluated our approach predicting the closing price of stocks in the S&P 500 using different metrics, and we were able to beat single statistical and machine learning methods.
• Abstract（参考訳）: 金融時系列の予測は、シリーズのカオス的特徴のために難しい課題であると考えられている。 統計学的アプローチは、市場方向の予測や株価の単価など、いくつかの特定の問題において確固たる結果を示しているが、近年のディープラーニングとビッグデータ技術の進歩により、金融時系列予測に新たな有望な選択肢が生まれている。 さらに,近年の文献では,統計と機械学習を組み合わせることで,単一解と比較して予測精度が向上する可能性が示唆されている。 そこで本研究では,時系列予測のための構造化深層学習モデルと組み合わせて,金融時系列内の統計的特徴を探索するフレームワークであるMegazordNetを提案する。 我々は、s&p500種株価の終値予測手法を異なる指標を用いて評価し、単一統計および機械学習手法を上回った。

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