論文の概要: Low-Rank Temporal Attention-Augmented Bilinear Network for financial time-series forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06995v1
• Date: Mon, 5 Jul 2021 10:15:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-18 15:19:28.286253
• Title: Low-Rank Temporal Attention-Augmented Bilinear Network for financial time-series forecasting
• Title（参考訳）: 金融時系列予測のための低ランク時間注意型双方向ネットワーク
• Authors: Mostafa Shabani and Alexandros Iosifidis
• Abstract要約: ディープラーニングモデルは、金融時系列データの予測問題など、さまざまな領域から来る多くの問題において、大幅なパフォーマンス改善をもたらしている。 近年,制限順序書の時系列予測の効率的かつ高性能なモデルとして,時間的注意強化バイリニアネットワークが提案されている。 本稿では,モデルの低ランクテンソル近似を提案し,トレーニング可能なパラメータの数をさらに削減し,その速度を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.73198973454944
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Financial market analysis, especially the prediction of movements of stock prices, is a challenging problem. The nature of financial time-series data, being non-stationary and nonlinear, is the main cause of these challenges. Deep learning models have led to significant performance improvements in many problems coming from different domains, including prediction problems of financial time-series data. Although the prediction performance is the main goal of such models, dealing with ultra high-frequency data sets restrictions in terms of the number of model parameters and its inference speed. The Temporal Attention-Augmented Bilinear network was recently proposed as an efficient and high-performing model for Limit Order Book time-series forecasting. In this paper, we propose a low-rank tensor approximation of the model to further reduce the number of trainable parameters and increase its speed.
• Abstract（参考訳）: 金融市場分析、特に株価変動の予測は困難な問題である。 非定常かつ非線形な金融時系列データの性質は、これらの課題の主な原因である。 ディープラーニングモデルによって、金融時系列データの予測問題など、さまざまなドメインから生じる多くの問題のパフォーマンスが大幅に向上した。 予測性能はそのようなモデルの主目的であるが、モデルパラメータの数と推論速度の観点から超高周波データセットの扱いは制限される。 近年,制限順序書の時系列予測の効率的かつ高性能なモデルとして,時間的注意強化バイリニアネットワークが提案されている。 本稿では,モデルの低ランクテンソル近似を提案し,トレーニング可能なパラメータの数をさらに削減し,その速度を向上する。

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