論文の概要: Deep learning models for price forecasting of financial time series: A
review of recent advancements: 2020-2022
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04811v2
- Date: Thu, 28 Sep 2023 11:02:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-29 22:38:55.062398
- Title: Deep learning models for price forecasting of financial time series: A
review of recent advancements: 2020-2022
- Title（参考訳）: 金融時系列の価格予測のためのディープラーニングモデル:最近の進歩を振り返る:2020-2022
- Authors: Cheng Zhang, Nilam Nur Amir Sjarif, Roslina Ibrahim
- Abstract要約: ディープラーニングモデルは、価格予測タスクのための従来の統計モデルと機械学習モデルを置き換えるものだ。
このレビューは、ディープラーニングに基づく予測モデルについて深く掘り下げ、モデルアーキテクチャ、実践的応用、およびそれぞれの利点と欠点に関する情報を提示する。
この貢献には、価格予測のための複雑な構造を持つディープラーニングモデルの有効性を検討するなど、将来の研究に向けた潜在的方向性も含まれている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.05458608266581
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurately predicting the prices of financial time series is essential and
challenging for the financial sector. Owing to recent advancements in deep
learning techniques, deep learning models are gradually replacing traditional
statistical and machine learning models as the first choice for price
forecasting tasks. This shift in model selection has led to a notable rise in
research related to applying deep learning models to price forecasting,
resulting in a rapid accumulation of new knowledge. Therefore, we conducted a
literature review of relevant studies over the past three years with a view to
aiding researchers and practitioners in the field. This review delves deeply
into deep learning-based forecasting models, presenting information on model
architectures, practical applications, and their respective advantages and
disadvantages. In particular, detailed information is provided on advanced
models for price forecasting, such as Transformers, generative adversarial
networks (GANs), graph neural networks (GNNs), and deep quantum neural networks
(DQNNs). The present contribution also includes potential directions for future
research, such as examining the effectiveness of deep learning models with
complex structures for price forecasting, extending from point prediction to
interval prediction using deep learning models, scrutinising the reliability
and validity of decomposition ensembles, and exploring the influence of data
volume on model performance.
- Abstract（参考訳）: 金融時系列の価格を正確に予測することは金融セクターにとって不可欠で難しい。
ディープラーニング技術の最近の進歩により、ディープラーニングモデルは、価格予測タスクの最初の選択肢として、従来の統計モデルや機械学習モデルを徐々に置き換えつつある。
このモデル選択の変化は、価格予測にディープラーニングモデルを適用することに関連する研究が著しく増加し、新たな知識が急速に蓄積された。
そこで,この分野の研究者や実践者の支援を目的として,過去3年間の関連研究の文献レビューを行った。
このレビューは、ディープラーニングに基づく予測モデルについて深く掘り下げ、モデルアーキテクチャ、実践的応用、およびそれぞれの利点と欠点に関する情報を提示する。
特に、価格予測のための高度なモデル、例えばトランスフォーマー、gans(generative adversarial network)、gnns(graph neural network)、dqnn(deep quantum neural network)などの詳細な情報が提供される。
本研究は,価格予測のための複雑な構造を持つ深層学習モデルの有効性の検討,深層学習モデルを用いた点予測から区間予測への拡張,分解アンサンブルの信頼性と妥当性の検証,データボリュームがモデル性能に与える影響の探索など,今後の研究に向けた潜在的方向性も含んでいる。
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