論文の概要: Mean Absolute Directional Loss as a New Loss Function for Machine Learning Problems in Algorithmic Investment Strategies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10546v1
• Date: Tue, 19 Sep 2023 11:52:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 14:43:16.118900
• Title: Mean Absolute Directional Loss as a New Loss Function for Machine Learning Problems in Algorithmic Investment Strategies
• Title（参考訳）: アルゴリズム投資戦略における機械学習問題の新たな損失関数としての平均絶対方向損失
• Authors: Jakub Micha\'nk\'ow, Pawe{\l} Sakowski, Robert \'Slepaczuk
• Abstract要約: 本稿では,金融時系列の予測に使用される機械学習モデルの最適化における適切な損失関数の問題について検討する。 本稿では,従来の予測誤り関数の重要な問題を,予測情報から抽出し,効率的な購買・販売信号を生成する手段として,平均絶対目標損失関数を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper investigates the issue of an adequate loss function in the optimization of machine learning models used in the forecasting of financial time series for the purpose of algorithmic investment strategies (AIS) construction. We propose the Mean Absolute Directional Loss (MADL) function, solving important problems of classical forecast error functions in extracting information from forecasts to create efficient buy/sell signals in algorithmic investment strategies. Finally, based on the data from two different asset classes (cryptocurrencies: Bitcoin and commodities: Crude Oil), we show that the new loss function enables us to select better hyperparameters for the LSTM model and obtain more efficient investment strategies, with regard to risk-adjusted return metrics on the out-of-sample data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、アルゴリズム投資戦略(AIS)構築のために、金融時系列の予測に使用される機械学習モデルの最適化における適切な損失関数の問題を検討する。 アルゴリズム投資戦略において,予測から情報を抽出する際に,従来の予測誤差関数の重要な問題を解消し,効率的な購入/販売信号を生成する平均絶対方向損失(madl)関数を提案する。 最後に、2つの異なる資産クラス(暗号通貨:Bitcoinと商品:Crude Oil)のデータに基づいて、新たな損失関数により、LSTMモデルのより良いハイパーパラメータを選択し、サンプル外のデータに対するリスク調整されたリターンメトリクスに関して、より効率的な投資戦略を得ることができることを示す。

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