論文の概要: Style Miner: Find Significant and Stable Explanatory Factors in Time Series with Constrained Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11716v1
• Date: Tue, 21 Mar 2023 10:08:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-22 15:43:11.342065
• Title: Style Miner: Find Significant and Stable Explanatory Factors in Time Series with Constrained Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: スタイルマイナ:制約付き強化学習を伴う時系列における有意かつ安定した説明因子を見つける
• Authors: Dapeng Li, Feiyang Pan, Jia He, Zhiwei Xu, Dandan Tu, Guoliang Fan
• Abstract要約: 高次元時系列解析では、観測変数の変化を説明する重要な要素のセットを持つことが不可欠である。 本稿では,スタイルファクタを生成する強化学習手法であるStyle Minerを提案する。 実世界の金融データセットの実験は、Style Minerが既存の学習ベースの手法より優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.928473233858927
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In high-dimensional time-series analysis, it is essential to have a set of key factors (namely, the style factors) that explain the change of the observed variable. For example, volatility modeling in finance relies on a set of risk factors, and climate change studies in climatology rely on a set of causal factors. The ideal low-dimensional style factors should balance significance (with high explanatory power) and stability (consistent, no significant fluctuations). However, previous supervised and unsupervised feature extraction methods can hardly address the tradeoff. In this paper, we propose Style Miner, a reinforcement learning method to generate style factors. We first formulate the problem as a Constrained Markov Decision Process with explanatory power as the return and stability as the constraint. Then, we design fine-grained immediate rewards and costs and use a Lagrangian heuristic to balance them adaptively. Experiments on real-world financial data sets show that Style Miner outperforms existing learning-based methods by a large margin and achieves a relatively 10% gain in R-squared explanatory power compared to the industry-renowned factors proposed by human experts.
• Abstract（参考訳）: 高次元時系列解析では、観測変数の変化を説明する重要な要素(すなわちスタイル因子)のセットを持つことが不可欠である。 例えば、金融のボラティリティモデリングは一連のリスク要因に依存し、気候学における気候変動の研究は一連の因果要因に依存している。 理想的な低次元のスタイル因子は、(説明力の高い)重要性と安定性(一貫性、有意な変動のない)のバランスをとるべきである。 しかし,従来の教師なし・教師なしの特徴抽出手法では,トレードオフにほとんど対処できない。 本稿では,スタイル因子生成のための強化学習手法であるstyle minerを提案する。 まず,制約の戻りと安定性として説明力を持つ制約付きマルコフ決定過程として問題を定式化する。 そして、精密な即時報酬とコストを設計し、ラグランジアンヒューリスティックを用いて適応的にバランスをとる。 実世界の金融データセットの実験では、Style Minerは既存の学習ベースの手法を大きなマージンで上回り、R2乗説明力の10%向上を実現している。

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