論文の概要: DoubleAdapt: A Meta-learning Approach to Incremental Learning for Stock
Trend Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09862v1
- Date: Fri, 16 Jun 2023 14:18:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-19 13:30:04.604113
- Title: DoubleAdapt: A Meta-learning Approach to Incremental Learning for Stock
Trend Forecasting
- Title（参考訳）: DoubleAdapt: ストックトレンド予測のためのインクリメンタルラーニングのためのメタラーニングアプローチ
- Authors: Lifan Zhao, Shuming Kong, Yanyan Shen
- Abstract要約: 2つのアダプタを持つエンドツーエンドのフレームワークを提案し、データとモデルを効果的に適応させ、分散シフトの効果を緩和する。
私たちのキーとなる洞察は、ストックデータをローカルな定常分布に自動的に適応させ、利益を上げる更新を優先する方法を学ぶことです。
実世界のストックデータセットの実験では、DoubleAdaptは最先端の予測性能を達成し、かなりの効率を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.830713121725763
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Stock trend forecasting is a fundamental task of quantitative investment
where precise predictions of price trends are indispensable. As an online
service, stock data continuously arrive over time. It is practical and
efficient to incrementally update the forecast model with the latest data which
may reveal some new patterns recurring in the future stock market. However,
incremental learning for stock trend forecasting still remains under-explored
due to the challenge of distribution shifts (a.k.a. concept drifts). With the
stock market dynamically evolving, the distribution of future data can slightly
or significantly differ from incremental data, hindering the effectiveness of
incremental updates. To address this challenge, we propose DoubleAdapt, an
end-to-end framework with two adapters, which can effectively adapt the data
and the model to mitigate the effects of distribution shifts. Our key insight
is to automatically learn how to adapt stock data into a locally stationary
distribution in favor of profitable updates. Complemented by data adaptation,
we can confidently adapt the model parameters under mitigated distribution
shifts. We cast each incremental learning task as a meta-learning task and
automatically optimize the adapters for desirable data adaptation and parameter
initialization. Experiments on real-world stock datasets demonstrate that
DoubleAdapt achieves state-of-the-art predictive performance and shows
considerable efficiency.
- Abstract（参考訳）: 株価トレンド予測は、価格トレンドの正確な予測が不可欠である量的投資の基本的な課題である。
オンラインサービスとして、ストックデータは時間とともにやってくる。
予測モデルを最新のデータで漸進的に更新することは実用的かつ効率的であり、将来の株式市場で繰り返される新たなパターンを明らかにする可能性がある。
しかし、株価トレンド予測の漸進的な学習は、分配シフト(つまり概念の漂流)の難しさにより、まだ未解明のままである。
株式市場が動的に進化するにつれて、将来のデータの分布はインクリメンタルなデータとわずかにあるいは著しく異なり、インクリメンタルな更新の効果を阻害する。
この課題に対処するために,2つのアダプタを備えたエンドツーエンドフレームワークであるdoubleadaptを提案する。
私たちのキーとなる洞察は、ストックデータをローカルな定常分布に自動的に適応させ、利益を上げる更新を優先する方法を学ぶことです。
データ適応によって補うことで、緩和分布シフトの下でモデルパラメータを確実に適応させることができる。
各インクリメンタルな学習タスクをメタ学習タスクとしてキャストし、望ましいデータ適応とパラメータ初期化のためのアダプタを自動的に最適化します。
実世界のストックデータセットの実験では、DoubleAdaptは最先端の予測性能を達成し、かなりの効率を示している。
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