論文の概要: DeepVol: Volatility Forecasting from High-Frequency Data with Dilated Causal Convolutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04797v2
• Date: Thu, 13 Oct 2022 09:59:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-16 16:26:35.189386
• Title: DeepVol: Volatility Forecasting from High-Frequency Data with Dilated Causal Convolutions
• Title（参考訳）: DeepVol: 拡張因数畳み込みによる高周波データからのボラティリティ予測
• Authors: Fernando Moreno-Pino, Stefan Zohren
• Abstract要約: 本稿では,Dilated Causal Convolutionsに基づくDeepVolモデルを提案する。 拡張畳み込みフィルタは日内財務データから関連情報を抽出するのに最適であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.6363825307044
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Volatility forecasts play a central role among equity risk measures. Besides traditional statistical models, modern forecasting techniques, based on machine learning, can readily be employed when treating volatility as a univariate, daily time-series. However, econometric studies have shown that increasing the number of daily observations with high-frequency intraday data helps to improve predictions. In this work, we propose DeepVol, a model based on Dilated Causal Convolutions to forecast day-ahead volatility by using high-frequency data. We show that the dilated convolutional filters are ideally suited to extract relevant information from intraday financial data, thereby naturally mimicking (via a data-driven approach) the econometric models which incorporate realised measures of volatility into the forecast. This allows us to take advantage of the abundance of intraday observations, helping us to avoid the limitations of models that use daily data, such as model misspecification or manually designed handcrafted features, whose devise involves optimising the trade-off between accuracy and computational efficiency and makes models prone to lack of adaptation into changing circumstances. In our analysis, we use two years of intraday data from NASDAQ-100 to evaluate DeepVol's performance. The reported empirical results suggest that the proposed deep learning-based approach learns global features from high-frequency data, achieving more accurate predictions than traditional methodologies, yielding to more appropriate risk measures.
• Abstract（参考訳）: ボラティリティ予測は株式リスク対策において中心的な役割を果たす。 従来の統計モデルに加えて、機械学習に基づく現代的な予測技術は、変動性を単変量で日常的な時系列として扱う際に容易に利用できる。 しかし, 日中高頻度データによる日中観測の増加は, 予測の改善に有効であることが示された。 本研究では,高頻度データを用いた日頭変動予測のための拡張因果畳み込みモデルであるdeepvolを提案する。 拡張された畳み込みフィルタは、日内金融データから関連する情報を抽出するのに理想的に適していることを示し、その結果、変動性の実効指標を予測に組み込んだ計量モデル(データ駆動アプローチによる)を自然に模倣する。 これにより、日内観測の多さを生かして、モデルミス特定や手作業による手作業による特徴など、日々のデータを使用するモデルの制限を回避することができ、精度と計算効率のトレードオフを最適化し、変化する状況への適応の欠如を招きかねないモデルを実現することができる。 分析では,NASDAQ-100から2年間の日内データを用いてDeepVolの性能を評価する。 報告された実験結果から,提案手法は高頻度データからグローバルな特徴を学習し,従来の手法よりも正確な予測を達成し,より適切なリスク対策をもたらすことが示唆された。

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