論文の概要: Trade When Opportunity Comes: Price Movement Forecasting via Locality-Aware Attention and Iterative Refinement Labeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.11972v3
• Date: Mon, 15 May 2023 13:17:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-17 01:40:35.973066
• Title: Trade When Opportunity Comes: Price Movement Forecasting via Locality-Aware Attention and Iterative Refinement Labeling
• Title（参考訳）: 機会が訪れるときの貿易:地域意識と反復的リファインメントラベリングによる物価変動予測
• Authors: Liang Zeng, Lei Wang, Hui Niu, Ruchen Zhang, Ling Wang, Jian Li
• Abstract要約: 本稿では,新しい価格変動予測フレームワークであるLARAを提案する。 LA-Attentionは、ラベル情報に出席することで、潜在的に利益の出るサンプルを自動的に抽出する。 RA-Labelingは、潜在的に利益を得る可能性のあるサンプルのノイズラベルを洗練し、頑丈な予測器を目に見えない、ノイズの多いサンプルと組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.867012324763524
• 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 over 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 this issue, we propose a novel price movement forecasting framework named LARA consisting of two main components: Locality-Aware Attention (LA-Attention) and Iterative Refinement Labeling (RA-Labeling). (1) LA-Attention automatically extracts the potentially profitable samples by attending to label information. Moreover, equipped with metric learning techniques, LA-Attention enjoys task-specific distance metrics and effectively distributes attention to potentially profitable samples. (2) RA-Labeling further iteratively refines the noisy labels of potentially profitable samples, and combines the learned predictors robust to the unseen and noisy samples. In a set of experiments on three real-world financial markets: stocks, cryptocurrencies, and ETFs, LARA significantly outperforms several machine learning based methods on the Qlib quantitative investment platform. Extensive ablation studies and experiments also 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(方向を予測するために)分類として、または(回帰を予測するために)訓練データ全体の回帰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。 そこで本稿では,LA-Attention (Locality-Aware Attention) と Iterative Refinement Labeling (RA-Labeling) の2つの主要コンポーネントからなる価格変動予測フレームワーク LARA を提案する。 1) la-attentionはラベル情報に応じて、潜在的に有益なサンプルを自動的に抽出する。 さらに, LA-Attentionは, メトリクス学習技術を用いて, タスク固有距離測定を楽しみ, 潜在的に有益なサンプルに効果的に注意を分散させる。 2)raラベリングは,潜在的に有益なサンプルのノイズラベルを反復的に洗練し,学習した予測器と未知のサンプルを組み合わせる。 株式、暗号通貨、ETFの3つの実世界の金融市場に関する一連の実験において、LARAはQlibの量的投資プラットフォームにおける機械学習ベースの手法を著しく上回っている。 大規模なアブレーション研究と実験により、LARAは確かにより信頼できる取引機会を捉えていることが示された。

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