論文の概要: Volatility Based Kernels and Moving Average Means for Accurate
Forecasting with Gaussian Processes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06544v1
- Date: Wed, 13 Jul 2022 23:02:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-15 13:02:09.098311
- Title: Volatility Based Kernels and Moving Average Means for Accurate
Forecasting with Gaussian Processes
- Title（参考訳）: ガウス過程による正確な予測のためのボラティリティに基づくカーネルと移動平均値
- Authors: Gregory Benton, Wesley J. Maddox, Andrew Gordon Wilson
- Abstract要約: 本稿では, ボラティリティモデルのクラスを, 特殊共分散関数を持つ階層型ガウス過程(GP)モデルとして再キャストする方法を示す。
このフレームワーク内では、よく研究されたドメインからインスピレーションを得て、ストックおよび風速予測においてベースラインを著しく上回る新しいモデルのVoltとMagpieを導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.712632126776285
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A broad class of stochastic volatility models are defined by systems of
stochastic differential equations. While these models have seen widespread
success in domains such as finance and statistical climatology, they typically
lack an ability to condition on historical data to produce a true posterior
distribution. To address this fundamental limitation, we show how to re-cast a
class of stochastic volatility models as a hierarchical Gaussian process (GP)
model with specialized covariance functions. This GP model retains the
inductive biases of the stochastic volatility model while providing the
posterior predictive distribution given by GP inference. Within this framework,
we take inspiration from well studied domains to introduce a new class of
models, Volt and Magpie, that significantly outperform baselines in stock and
wind speed forecasting, and naturally extend to the multitask setting.
- Abstract（参考訳）: 確率的ボラティリティモデルの幅広いクラスは確率微分方程式の系によって定義される。
これらのモデルは、金融学や統計気候学などの領域で広く成功しているが、歴史的データに真の後部分布を作り出す能力がないのが普通である。
この基本的な制限に対処するために、特殊共分散関数を持つ階層型ガウス過程(GP)モデルとして、確率的ボラティリティモデルのクラスを再キャストする方法を示す。
このGPモデルは,確率的ボラティリティモデルの帰納バイアスを保持しつつ,GP推定による後続予測分布を提供する。
このフレームワークでは、よく研究されたドメインからインスピレーションを得て、ストックや風速予測においてベースラインを大幅に上回り、マルチタスク設定に自然に拡張する新しいモデルのVoltとMagpieを導入する。
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