論文の概要: Financial Time Series Data Augmentation with Generative Adversarial Networks and Extended Intertemporal Return Plots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.08924v2
• Date: Thu, 19 May 2022 07:26:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-21 13:43:48.386920
• Title: Financial Time Series Data Augmentation with Generative Adversarial Networks and Extended Intertemporal Return Plots
• Title（参考訳）: 生成逆数ネットワークと拡張時間的リターンスロットによる財務時系列データ拡張
• Authors: Justin Hellermann, Qinzhuan Qian, Ankit Shah
• Abstract要約: データ拡張作業に最先端の画像ベース生成モデルを適用した。 時系列の新しい画像表現である拡張時空間回帰プロット(XIRP)を導入する。 提案手法は,金融データセットの79%に対して,リターン予測誤差を7%削減できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.365537081046599
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data augmentation is a key regularization method to support the forecast and classification performance of highly parameterized models in computer vision. In the time series domain however, regularization in terms of augmentation is not equally common even though these methods have proven to mitigate effects from small sample size or non-stationarity. In this paper we apply state-of-the art image-based generative models for the task of data augmentation and introduce the extended intertemporal return plot (XIRP), a new image representation for time series. Multiple tests are conducted to assess the quality of the augmentation technique regarding its ability to synthesize time series effectively and improve forecast results on a subset of the M4 competition. We further investigate the relationship between data set characteristics and sampling results via Shapley values for feature attribution on the performance metrics and the optimal ratio of augmented data. Over all data sets, our approach proves to be effective in reducing the return forecast error by 7% on 79% of the financial data sets with varying statistical properties and frequencies.
• Abstract（参考訳）: データ拡張は、コンピュータビジョンにおける高パラメータ化モデルの予測と分類性能をサポートするための重要な正規化手法である。 しかし、時系列領域では、これらの手法は小さなサンプルサイズや非定常性の影響を緩和しているにもかかわらず、増大の点における正規化は等しく一般的ではない。 本稿では,データ拡張作業に最先端の画像ベース生成モデルを適用し,時系列の新しい画像表現である拡張時空間回帰プロット(XIRP)を導入する。 時系列を効果的に合成する能力とm4コンペティションのサブセットにおける予測結果の改善に関する増補技術の質を評価するため,複数の試験を行った。 さらに,特徴量に寄与する特徴量に対するShapley値によるデータセット特性とサンプリング結果の関係と,拡張データの最適比について検討する。 すべてのデータセットにおいて,本手法は,統計特性や頻度が異なる金融データセットの79%に対して,リターン予測誤差を7%削減する効果があることを実証する。

関連論文リスト

• Tackling Data Heterogeneity in Federated Time Series Forecasting [61.021413959988216]
  時系列予測は、エネルギー消費予測、病気の伝染モニタリング、天気予報など、様々な実世界の応用において重要な役割を果たす。 既存のほとんどのメソッドは、分散デバイスから中央クラウドサーバに大量のデータを収集する、集中的なトレーニングパラダイムに依存しています。 本稿では,情報合成データを補助的知識キャリアとして生成することにより,データの均一性に対処する新しいフレームワークであるFed-TRENDを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-24T04:56:45Z)
• Learning Augmentation Policies from A Model Zoo for Time Series Forecasting [58.66211334969299]
  本稿では,強化学習に基づく学習可能なデータ拡張手法であるAutoTSAugを紹介する。 限界サンプルを学習可能なポリシーで強化することにより、AutoTSAugは予測性能を大幅に改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-10T07:34:19Z)
• Synthesizing Multimodal Electronic Health Records via Predictive Diffusion Models [69.06149482021071]
  EHRPDと呼ばれる新しいEHRデータ生成モデルを提案する。 時間間隔推定を組み込んだ拡散モデルである。 我々は2つの公開データセットで実験を行い、忠実さ、プライバシー、実用性の観点からEPHPDを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T02:20:23Z)
• Probing the Robustness of Time-series Forecasting Models with CounterfacTS [1.823020744088554]
  我々は,時系列予測タスクにおけるディープラーニングモデルの堅牢性を調査するツールであるCounterfacTSを提示し,公開する。 CounterfacTSにはユーザフレンドリーなインターフェースがあり、時系列データとその予測を視覚化、比較、定量化することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-06T07:34:47Z)
• Attention as Robust Representation for Time Series Forecasting [23.292260325891032]
  多くの実用化には時系列予測が不可欠である。 トランスフォーマーの重要な特徴、注意機構、データ表現を強化するために動的に埋め込みを融合させ、しばしば注意重みを副産物の役割に還元する。 提案手法は,時系列の主表現として注目重みを高くし,データポイント間の時間的関係を利用して予測精度を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-08T03:00:50Z)
• DeepVol: Volatility Forecasting from High-Frequency Data with Dilated Causal Convolutions [53.37679435230207]
  本稿では,Dilated Causal Convolutionsに基づくDeepVolモデルを提案する。 実験結果から,提案手法は高頻度データからグローバルな特徴を効果的に学習できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-23T16:13:47Z)
• TimeVAE: A Variational Auto-Encoder for Multivariate Time Series Generation [6.824692201913679]
  可変オートエンコーダ(VAE)を用いて時系列データを合成生成する新しいアーキテクチャを提案する。 提案されたアーキテクチャには、解釈可能性、ドメイン知識をエンコードする能力、トレーニング時間の短縮など、いくつかの異なる特性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-15T21:42:14Z)
• Towards Synthetic Multivariate Time Series Generation for Flare Forecasting [5.098461305284216]
  データ駆動・レアイベント予測アルゴリズムのトレーニングにおける制限要因の1つは、関心のあるイベントの不足である。 本研究では,データインフォームド・オーバーサンプリングを行う手段として,条件付き生成逆数ネットワーク(CGAN)の有用性を検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-16T22:23:23Z)
• Adaptive Weighting Scheme for Automatic Time-Series Data Augmentation [79.47771259100674]
  データ拡張のための2つのサンプル適応自動重み付けスキームを提案する。 提案手法を大規模でノイズの多い財務データセットとUCRアーカイブからの時系列データセット上で検証する。 金融データセットでは、取引戦略と組み合わせた手法が50 $%$以上の年間収益の改善につながることを示し、時系列データでは、データセットの半分以上で最新モデルを上回るパフォーマンスを発揮し、他のものと同様の精度を達成しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-16T17:50:51Z)
• Transformer Hawkes Process [79.16290557505211]
  本稿では,長期的依存関係を捕捉する自己認識機構を利用したTransformer Hawkes Process (THP) モデルを提案する。 THPは、有意なマージンによる可能性と事象予測の精度の両方の観点から、既存のモデルより優れている。 本稿では、THPが関係情報を組み込む際に、複数の点過程を学習する際の予測性能の改善を実現する具体例を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-21T13:48:13Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。