論文の概要: Trade When Opportunity Comes: Price Movement Forecasting via
Locality-Aware Attention and Adaptive Refined Labeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.11972v1
- Date: Mon, 26 Jul 2021 05:52:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-27 16:16:17.117262
- Title: Trade When Opportunity Comes: Price Movement Forecasting via
Locality-Aware Attention and Adaptive Refined Labeling
- Title（参考訳）: 機会が訪れるときの貿易:地域意識と適応的精製ラベルによる価格変動予測
- Authors: Liang Zeng, Lei Wang, Hui Niu, Jian Li, Ruchen Zhang, Zhonghao Dai,
Dewei Zhu, Ling Wang
- Abstract要約: 本稿では,以下の3成分を含む新しい分類器-LARA(Locality-Aware Attention and Adaptive Refined Labeling)を提案する。
LARAは、Qlibプラットフォーム上の時系列分析手法や機械学習ベースの競合製品と比較すると、優れたパフォーマンスを実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.145141746674948
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Price movement forecasting aims at predicting the future trends of financial
assets based on the current market conditions and other relevant information.
Recently, machine learning(ML) methods have become increasingly popular and
achieved promising results for price movement forecasting in both academia and
industry. Most existing ML solutions formulate the forecasting problem as a
classification(to predict the direction) or a regression(to predict the return)
problem in the entire set of training data. However, due to the extremely low
signal-to-noise ratio and stochastic nature of financial data, good trading
opportunities are extremely scarce. As a result, without careful selection of
potentially profitable samples, such ML methods are prone to capture the
patterns of noises instead of real signals. To address the above issues, we
propose a novel framework-LARA(Locality-Aware Attention and Adaptive Refined
Labeling), which contains the following three components: 1)Locality-aware
attention automatically extracts the potentially profitable samples by
attending to their label information in order to construct a more accurate
classifier on these selected samples. 2)Adaptive refined labeling further
iteratively refines the labels, alleviating the noise of samples. 3)Equipped
with metric learning techniques, Locality-aware attention enjoys task-specific
distance metrics and distributes attention on potentially profitable samples in
a more effective way. To validate our method, we conduct comprehensive
experiments on three real-world financial markets: ETFs, the China's A-share
stock market, and the cryptocurrency market. LARA achieves superior performance
compared with the time-series analysis methods and a set of machine learning
based competitors on the Qlib platform. Extensive ablation studies and
experiments demonstrate that LARA indeed captures more reliable trading
opportunities.
- Abstract（参考訳）: 価格変動予測は、現在の市場状況やその他の関連情報に基づいて、金融資産の将来の動向を予測することを目的としている。
近年,機械学習(ML)手法が普及し,学術・産業ともに価格変動予測に有望な成果を上げている。
既存のMLソリューションの多くは、予測問題をトレーニングデータ全体の分類(方向を予測する)または回帰(回帰を予測する)問題として定式化している。
しかし、極めて低い信号対雑音比と金融データの確率的性質のため、良好な取引機会は極めて少ない。
その結果、潜在的に有益なサンプルを慎重に選択しなければ、そのようなml法は実際の信号の代わりにノイズのパターンを捉えやすい。
以上の課題に対処するために,1) 局所性に注意を払ってラベル情報に従えば,潜在的に有益なサンプルを自動的に抽出し,より正確な分類器を構築する,新しいフレームワークLARA(Locality-Aware Attention and Adaptive Refined Labeling)を提案する。
2) 適応改質ラベルは, さらにラベルを改良し, サンプルのノイズを緩和する。
3)測度学習の手法を取り入れた局部性意識は,タスク固有の距離指標を享受し,より効果的な方法で有益なサンプルに注意を分散させる。
本手法を検証するため,我々は実世界の金融市場であるETF,中国のA株市場,暗号通貨市場について包括的な実験を行った。
LARAは、Qlibプラットフォーム上の時系列分析手法や機械学習ベースの競合製品と比較すると、優れたパフォーマンスを実現している。
広範囲のアブレーション研究と実験により、ララはより信頼できる取引機会を実際に獲得できることが示されている。
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