論文の概要: Data Scaling Effect of Deep Learning in Financial Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02072v4
• Date: Mon, 29 Apr 2024 09:57:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 01:04:37.865896
• Title: Data Scaling Effect of Deep Learning in Financial Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: 金融時系列予測におけるディープラーニングのデータのスケーリング効果
• Authors: Chen Liu, Minh-Ngoc Tran, Chao Wang, Richard Gerlach, Robert Kohn,
• Abstract要約: 本稿では,グローバルトレーニングの例として,株価変動予測を例に挙げる。 ボラティリティ予測のための事前訓練された基礎モデルを導入し、あらゆる株について正確なゼロショット予測を行うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.299784478982814
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: For many years, researchers have been exploring the use of deep learning in the forecasting of financial time series. However, they have continued to rely on the conventional econometric approach for model optimization, optimizing the deep learning models on individual assets. In this paper, we use the stock volatility forecast as an example to illustrate global training - optimizes the deep learning model across a wide range of stocks - is both necessary and beneficial for any academic or industry practitioners who is interested in employing deep learning to forecast financial time series. Furthermore, a pre-trained foundation model for volatility forecast is introduced, capable of making accurate zero-shot forecasts for any stocks.
• Abstract（参考訳）: 長年にわたり、研究者たちは金融時系列の予測においてディープラーニングの利用を探求してきた。 しかし、彼らはモデルの最適化に従来の計量的アプローチを頼り続け、個々の資産のディープラーニングモデルを最適化している。 本稿では,金融時系列の予測にディープラーニングを活用することに関心のある学術的・産業的実践者に対して,グローバルトレーニング(幅広い株式にわたるディープラーニングモデルを最適化する)の例として,ストックボラティリティ予測を用いる。 さらに、ボラティリティ予測のための事前訓練された基礎モデルを導入し、あらゆる株について正確なゼロショット予測を行うことができる。

関連論文リスト

• Meta-Statistical Learning: Supervised Learning of Statistical Inference [59.463430294611626]
  この研究は、大きな言語モデル(LLM)の成功を駆動するツールと原則が、分散レベルのタスクに取り組むために再利用可能であることを実証している。 本稿では,統計的推論タスクを教師付き学習問題として再構成するマルチインスタンス学習に触発されたメタ統計学習を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T18:04:39Z)
• Tackling Data Heterogeneity in Federated Time Series Forecasting [61.021413959988216]
  時系列予測は、エネルギー消費予測、病気の伝染モニタリング、天気予報など、様々な実世界の応用において重要な役割を果たす。 既存のほとんどのメソッドは、分散デバイスから中央クラウドサーバに大量のデータを収集する、集中的なトレーニングパラダイムに依存しています。 本稿では,情報合成データを補助的知識キャリアとして生成することにより,データの均一性に対処する新しいフレームワークであるFed-TRENDを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-24T04:56:45Z)
• Enhancing Mean-Reverting Time Series Prediction with Gaussian Processes: Functional and Augmented Data Structures in Financial Forecasting [0.0]
  本稿では,ガウス過程(GP)を基礎構造を持つ平均回帰時系列の予測に適用する。 GPは、平均予測だけでなく、将来の軌道上の確率分布全体を予測する可能性を提供する。 これは、不正なボラティリティ評価が資本損失につながる場合、正確な予測だけでは十分でない金融状況において特に有益である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-23T06:09:45Z)
• Federated Learning with Projected Trajectory Regularization [65.6266768678291]
  フェデレーション学習は、ローカルデータを共有せずに、分散クライアントから機械学習モデルの共同トレーニングを可能にする。 連合学習における重要な課題の1つは、クライアントにまたがる識別できない分散データを扱うことである。 本稿では,データ問題に対処するための予測軌道正則化(FedPTR)を備えた新しいフェデレーション学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-22T02:12:08Z)
• From Reactive to Proactive Volatility Modeling with Hemisphere Neural Networks [0.0]
  我々は,新しいニューラルネットワークアーキテクチャを用いて,マクロ経済密度予測のための最大推定値(MLE)を再活性化する。 ヘミスフィアニューラルネットワーク(HNN)は、可能時の主指標に基づく積極的なボラティリティ予測と、必要時の過去の予測誤差の大きさに基づく反応性ボラティリティ予測を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-27T21:37:50Z)
• Integrating Local Real Data with Global Gradient Prototypes for Classifier Re-Balancing in Federated Long-Tailed Learning [60.41501515192088]
  フェデレートラーニング(FL)は、グローバルモデルを協調的にトレーニングする複数のクライアントを含む、人気のある分散ラーニングパラダイムになっています。 データサンプルは通常、現実世界の長い尾の分布に従っており、分散化された長い尾のデータのFLは、貧弱なグローバルモデルをもたらす。 本研究では、局所的な実データとグローバルな勾配のプロトタイプを統合し、局所的なバランスの取れたデータセットを形成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-25T03:18:10Z)
• DeepVol: Volatility Forecasting from High-Frequency Data with Dilated Causal Convolutions [53.37679435230207]
  本稿では,Dilated Causal Convolutionsに基づくDeepVolモデルを提案する。 実験結果から,提案手法は高頻度データからグローバルな特徴を効果的に学習できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-23T16:13:47Z)
• DRFLM: Distributionally Robust Federated Learning with Inter-client Noise via Local Mixup [58.894901088797376]
  連合学習は、生データをリークすることなく、複数の組織のデータを使用してグローバルモデルをトレーニングするための有望なアプローチとして登場した。 上記の2つの課題を同時に解決するための一般的な枠組みを提案する。 我々は、ロバストネス解析、収束解析、一般化能力を含む包括的理論的解析を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-16T08:08:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。