論文の概要: HireVAE: An Online and Adaptive Factor Model Based on Hierarchical and Regime-Switch VAE

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02848v1
• Date: Mon, 5 Jun 2023 12:58:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 15:14:12.601372
• Title: HireVAE: An Online and Adaptive Factor Model Based on Hierarchical and Regime-Switch VAE
• Title（参考訳）: hirevae:階層型およびレジームスイッチ型vaeに基づくオンラインおよび適応型ファクタモデル
• Authors: Zikai Wei, Anyi Rao, Bo Dai, Dahua Lin
• Abstract要約: オンラインで適応的な環境で株価予測を行うファクターモデルを構築することは、依然としてオープンな疑問である。 本稿では,オンラインおよび適応型要素モデルであるHireVAEを,市場状況とストックワイド潜在要因の関係を埋め込んだ階層型潜在空間として提案する。 4つの一般的な実市場ベンチマークにおいて、提案されたHireVAEは、以前の手法よりもアクティブリターンの点で優れたパフォーマンスを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 113.47287249524008
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Factor model is a fundamental investment tool in quantitative investment, which can be empowered by deep learning to become more flexible and efficient in practical complicated investing situations. However, it is still an open question to build a factor model that can conduct stock prediction in an online and adaptive setting, where the model can adapt itself to match the current market regime identified based on only point-in-time market information. To tackle this problem, we propose the first deep learning based online and adaptive factor model, HireVAE, at the core of which is a hierarchical latent space that embeds the underlying relationship between the market situation and stock-wise latent factors, so that HireVAE can effectively estimate useful latent factors given only historical market information and subsequently predict accurate stock returns. Across four commonly used real stock market benchmarks, the proposed HireVAE demonstrate superior performance in terms of active returns over previous methods, verifying the potential of such online and adaptive factor model.
• Abstract（参考訳）: ファクターモデルは量的投資の基本的な投資ツールであり、複雑な投資状況において、より柔軟で効率的になるためにディープラーニングによって強化することができる。 しかし、オンライン・アダプティブな環境で株価予測を行うことができる要因モデルを構築するには、ポイント・イン・タイムの市場情報のみに基づいて、現在の市場体制に適合するようにモデルを適応させる必要がある。 この問題に対処するために,ヒレバエは,オンライン・適応型因子モデルとして初めて,市場状況と株価関連因子の関係を埋め込んだ階層型潜伏空間であるヒレバエを提案し,ヒレバエは歴史的市場情報のみを付加した有用な潜伏因子を効果的に推定し,その結果の正確なストックリターンを予測する。 4つの一般的な実市場ベンチマークにおいて、提案されたHireVAEは、従来の手法よりもアクティブリターンの点で優れたパフォーマンスを示し、そのようなオンラインおよび適応係数モデルの可能性を検証する。

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