論文の概要: Novel Modelling Strategies for High-frequency Stock Trading Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00148v1
• Date: Wed, 30 Nov 2022 22:50:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 17:24:21.175782
• Title: Novel Modelling Strategies for High-frequency Stock Trading Data
• Title（参考訳）: 高周波株式取引データのための新規モデリング戦略
• Authors: Xuekui Zhang, Yuying Huang, Ke Xu and Li Xing
• Abstract要約: 生データ処理のための3つの新しいモデリング手法を提案する。 我々は、我々の戦略が予測の統計的に顕著な改善につながることをしばしば示している。 3つの戦略はSVMモデルのF1スコアをそれぞれ0.056、0.087、0.016で改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.639889477442706
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Full electronic automation in stock exchanges has recently become popular, generating high-frequency intraday data and motivating the development of near real-time price forecasting methods. Machine learning algorithms are widely applied to mid-price stock predictions. Processing raw data as inputs for prediction models (e.g., data thinning and feature engineering) can primarily affect the performance of the prediction methods. However, researchers rarely discuss this topic. This motivated us to propose three novel modelling strategies for processing raw data. We illustrate how our novel modelling strategies improve forecasting performance by analyzing high-frequency data of the Dow Jones 30 component stocks. In these experiments, our strategies often lead to statistically significant improvement in predictions. The three strategies improve the F1 scores of the SVM models by 0.056, 0.087, and 0.016, respectively.
• Abstract（参考訳）: 証券取引所における完全電子的自動化が最近普及し、高周波の日内データを生成し、ほぼリアルタイムな価格予測手法の開発を動機付けている。 機械学習アルゴリズムは価格の中間株価予測に広く適用されている。 予測モデル(例えば、データ薄型化や特徴工学)の入力として生データを処理することは、主に予測手法の性能に影響する。 しかし、研究者はこの話題についてはほとんど議論しない。 これは生データ処理のための3つの新しいモデリング戦略を提案する動機となった。 提案手法は,ダウ・ジョーンズ30成分株の高周波データを分析し,予測性能を向上させるものである。 これらの実験において、我々の戦略は予測の統計的に顕著な改善をもたらすことが多い。 3つの戦略はSVMモデルのF1スコアをそれぞれ0.056、0.087、0.016で改善する。

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