Fugu-MT 論文翻訳(概要): Optimum Output Long Short-Term Memory Cell for High-Frequency Trading Forecasting

論文の概要: Optimum Output Long Short-Term Memory Cell for High-Frequency Trading Forecasting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09840v1
Date: Mon, 17 Apr 2023 14:51:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-20 13:16:09.352093
Title: Optimum Output Long Short-Term Memory Cell for High-Frequency Trading Forecasting
Title（参考訳）: 高周波トレーディング予測のための最適出力長短期記憶セル
Authors: Adamantios Ntakaris, Moncef Gabbouj, Juho Kanniainen
Abstract要約: 本稿では,最良ゲートや状態を最終出力として選択する,改良されたリアルタイムな長短期メモリセルを提案する。この修正されたセルは、オンラインの高周波トレーディング予測タスクにおいて、他のリカレントニューラルネットワークと比較して予測誤差が低い。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.12145985257309
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: High-frequency trading requires fast data processing without information lags for precise stock price forecasting. This high-paced stock price forecasting is usually based on vectors that need to be treated as sequential and time-independent signals due to the time irregularities that are inherent in high-frequency trading. A well-documented and tested method that considers these time-irregularities is a type of recurrent neural network, named long short-term memory neural network. This type of neural network is formed based on cells that perform sequential and stale calculations via gates and states without knowing whether their order, within the cell, is optimal. In this paper, we propose a revised and real-time adjusted long short-term memory cell that selects the best gate or state as its final output. Our cell is running under a shallow topology, has a minimal look-back period, and is trained online. This revised cell achieves lower forecasting error compared to other recurrent neural networks for online high-frequency trading forecasting tasks such as the limit order book mid-price prediction as it has been tested on two high-liquid US and two less-liquid Nordic stocks.
Abstract（参考訳）: 高頻度取引は、正確な株価予測のために情報遅延のない高速データ処理を必要とする。この高ペースの株価予測は通常、高周波取引に固有の時間不規則のため、シーケンシャルかつ時間に依存しない信号として扱う必要があるベクトルに基づいている。これらの時間不規則性を考慮したよく文書化されテストされた手法は、long short-term memory neural networkと呼ばれるリカレントニューラルネットワークの一種である。この種のニューラルネットワークは、セル内の順番が最適かどうかを知らずにゲートや状態を介して逐次的および静的な計算を行うセルに基づいて形成される。本稿では,最良ゲートや状態を最終出力として選択する,改良されたリアルタイムな長寿命メモリセルを提案する。私たちの細胞は浅いトポロジーの下で動作しており、最小のルックバック期間を持ち、オンラインでトレーニングされています。本改訂したセルは,2つの高液量米国株と2つの低液量北欧株で試験されたリミットオーダーブック中価格予測などのオンライン高頻度トレーディング予測タスクにおいて,他のリカレントニューラルネットワークと比較して低い予測誤差を達成している。

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