Fugu-MT 論文翻訳(概要): Feature Engineering Methods on Multivariate Time-Series Data for Financial Data Science Competitions

論文の概要: Feature Engineering Methods on Multivariate Time-Series Data for Financial Data Science Competitions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16117v2
Date: Tue, 18 Apr 2023 17:27:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-19 17:16:56.817952
Title: Feature Engineering Methods on Multivariate Time-Series Data for Financial Data Science Competitions
Title（参考訳）: 金融データサイエンスコンペティションのための多変量時系列データの特徴工学手法
Authors: Thomas Wong, Mauricio Barahona
Abstract要約: Equity/Futuresマーケットで金融データセットを提供するための協力者を探しています。時系列の異なる特徴工学手法を米国市場価格データに適用する。モデルの予測力は、Numerai-Signalsターゲットに対してテストされる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper is a work in progress. We are looking for collaborators to provide us financial datasets in Equity/Futures market to conduct more bench-marking studies. The authors have papers employing similar methods applied on the Numerai dataset, which is freely available but obfuscated. We apply different feature engineering methods for time-series to US market price data. The predictive power of models are tested against Numerai-Signals targets.
Abstract（参考訳）: この論文は進行中の作業です。 Equity/Futuresマーケットで、より多くのベンチマーキング研究を行うための財務データセットを提供する協力者を探している。著者らは、Numeraiデータセットに適用される類似の手法を用いた論文を公開している。時系列の異なる特徴工学手法を米国市場価格データに適用する。モデルの予測能力は、ヌメライ信号ターゲットに対してテストされる。

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