論文の概要: Deep incremental learning models for financial temporal tabular datasets
with distribution shifts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07925v7
- Date: Thu, 10 Aug 2023 13:29:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-11 16:18:07.060745
- Title: Deep incremental learning models for financial temporal tabular datasets
with distribution shifts
- Title（参考訳）: 分散シフトを伴う財務時間表表データセットの深層学習モデル
- Authors: Thomas Wong, Mauricio Barahona
- Abstract要約: このフレームワークは、単純な基本的なビルディングブロック(決定木)を使用して、必要な複雑さの自己相似モデルを構築する。
我々は,NumeraiデータセットでトレーニングしたXGBoostモデルを用いて提案手法を実証し,異なるモデルスナップショット上での2層のXGBoostモデルの深部アンサンブルが高品質な予測を提供することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a robust deep incremental learning framework for regression tasks
on financial temporal tabular datasets which is built upon the incremental use
of commonly available tabular and time series prediction models to adapt to
distributional shifts typical of financial datasets. The framework uses a
simple basic building block (decision trees) to build self-similar models of
any required complexity to deliver robust performance under adverse situations
such as regime changes, fat-tailed distributions, and low signal-to-noise
ratios. As a detailed study, we demonstrate our scheme using XGBoost models
trained on the Numerai dataset and show that a two layer deep ensemble of
XGBoost models over different model snapshots delivers high quality predictions
under different market regimes. We also show that the performance of XGBoost
models with different number of boosting rounds in three scenarios (small,
standard and large) is monotonically increasing with respect to model size and
converges towards the generalisation upper bound. We also evaluate the
robustness of the model under variability of different hyperparameters, such as
model complexity and data sampling settings. Our model has low hardware
requirements as no specialised neural architectures are used and each base
model can be independently trained in parallel.
- Abstract（参考訳）: 金融データセットに典型的な分布シフトに対応するために,一般利用可能な表型および時系列予測モデルの漸進的利用に基づく,金融時間表型データセットの回帰タスクのための強固な深層学習フレームワークを提案する。
このフレームワークは、単純な基本的なビルディングブロック(決定木)を使用して、必要な複雑さの自己相似モデルを構築し、レジームの変化、ファットテール分布、低信号対ノイズ比などの悪い状況下で堅牢なパフォーマンスを提供する。
本研究では,Numeraiデータセットを用いて学習したXGBoostモデルを用いて,異なるモデルスナップショット上のXGBoostモデルの2層深層アンサンブルが,異なる市場状況下で高品質な予測を提供することを示す。
また, 3つのシナリオ(小, 標準, 大規模)において, ブーイングラウンド数が異なるXGBoostモデルの性能は, モデルサイズに対して単調に増加し, 一般化上限に向かって収束することを示した。
また,モデル複雑性やデータサンプリング設定など,異なるハイパーパラメータの可変性の下でモデルのロバスト性を評価する。
我々のモデルは、特別なニューラルネットワークを使用しず、それぞれのベースモデルを独立して並列にトレーニングできるため、ハードウェア要件が低い。
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