Fugu-MT 論文翻訳(概要): Expert Aggregation for Financial Forecasting

論文の概要: Expert Aggregation for Financial Forecasting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.15365v2
Date: Wed, 1 Dec 2021 07:28:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-06 01:23:23.434431
Title: Expert Aggregation for Financial Forecasting
Title（参考訳）: 金融予測のためのエキスパートアグリゲーション
Authors: Carl Remlinger, Bri\`ere Marie, Alasseur Cl\'emence, Joseph Mikael
Abstract要約: 本稿では,複数の機械学習技術を組み合わせたオンラインアグリゲーションベースの予測モデルを用いて,市場環境に適応するポートフォリオを構築することを提案する。我々は,アグリゲーションが単一アルゴリズムよりも性能と安定性の両方で優れていることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Machine learning algorithms dedicated to financial time series forecasting have gained a lot of interest over the last few years. One difficulty lies in the choice between several algorithms, as their estimation accuracy may be unstable through time. In this paper, we propose to apply an online aggregation-based forecasting model combining several machine learning techniques to build a portfolio which dynamically adapts itself to market conditions. We apply this aggregation technique to the construction of a long-short-portfolio of individual stocks ranked on their financial characteristics and we demonstrate how aggregation outperforms single algorithms both in terms of performances and of stability.
Abstract（参考訳）: 金融時系列予測に特化した機械学習アルゴリズムは、ここ数年で大きな関心を集めている。一つの難点は、複数のアルゴリズムの選択であり、その推定精度は時間とともに不安定である。本稿では,複数の機械学習技術を組み合わせて,市場条件に動的に適応するポートフォリオを構築するオンライン集約型予測モデルを提案する。この集約手法を,財務特性にランク付けされた個人株の長期的ポートフォリオ構築に適用し,パフォーマンスと安定性の両面において,集約がシングルアルゴリズムより優れていることを示す。

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