論文の概要: Enhanced LFTSformer: A Novel Long-Term Financial Time Series Prediction Model Using Advanced Feature Engineering and the DS Encoder Informer Architecture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01884v2
• Date: Thu, 18 Apr 2024 09:25:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-19 20:49:22.930679
• Title: Enhanced LFTSformer: A Novel Long-Term Financial Time Series Prediction Model Using Advanced Feature Engineering and the DS Encoder Informer Architecture
• Title（参考訳）: 拡張LFTSformer:高度な特徴工学とDSエンコーダインフォーマアーキテクチャを用いた長期金融時系列予測モデル
• Authors: Jianan Zhang, Hongyi Duan,
• Abstract要約: 本研究では,拡張LFTSformerと呼ばれる長期金融時系列の予測モデルを提案する。 このモデルは、いくつかの重要なイノベーションを通じて、自分自身を区別する。 さまざまなベンチマークストックマーケットデータセットに関するシステマティックな実験は、強化LFTSformerが従来の機械学習モデルより優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8532753451809455
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study presents a groundbreaking model for forecasting long-term financial time series, termed the Enhanced LFTSformer. The model distinguishes itself through several significant innovations: (1) VMD-MIC+FE Feature Engineering: The incorporation of sophisticated feature engineering techniques, specifically through the integration of Variational Mode Decomposition (VMD), Maximal Information Coefficient (MIC), and feature engineering (FE) methods, enables comprehensive perception and extraction of deep-level features from complex and variable financial datasets. (2) DS Encoder Informer: The architecture of the original Informer has been modified by adopting a Stacked Informer structure in the encoder, and an innovative introduction of a multi-head decentralized sparse attention mechanism, referred to as the Distributed Informer. This modification has led to a reduction in the number of attention blocks, thereby enhancing both the training accuracy and speed. (3) GC Enhanced Adam \& Dynamic Loss Function: The deployment of a Gradient Clipping-enhanced Adam optimization algorithm and a dynamic loss function represents a pioneering approach within the domain of financial time series prediction. This novel methodology optimizes model performance and adapts more dynamically to evolving data patterns. Systematic experimentation on a range of benchmark stock market datasets demonstrates that the Enhanced LFTSformer outperforms traditional machine learning models and other Informer-based architectures in terms of prediction accuracy, adaptability, and generality. Furthermore, the paper identifies potential avenues for future enhancements, with a particular focus on the identification and quantification of pivotal impacting events and news. This is aimed at further refining the predictive efficacy of the model.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,拡張LFTSformerと呼ばれる長期金融時系列の予測モデルを提案する。 1)VMD-MIC+FE機能エンジニアリング: 高度な機能エンジニアリング技術、特に変分モード分解(VMD)、最大情報係数(MIC)、機能エンジニアリング(FE)メソッドの統合により、複雑で可変な財務データセットからの深い機能の包括的認識と抽出を可能にする。 2) DSエンコーダインコーダ: オリジナルのインコーダのアーキテクチャは,エンコーダにスタック型インコーダ構造を採用し,分散インコーダと呼ばれるマルチヘッド分散スパースアテンション機構の革新的導入によって変更されている。 この変更により、注意ブロックの数が減少し、トレーニングの精度と速度が向上した。 (3)GC強化Adam \&Dynamic Loss Function: グラディエント・クリッピング強化Adam最適化アルゴリズムと動的損失関数のデプロイは、金融時系列予測の分野における先駆的なアプローチである。 この新しい手法は、モデルの性能を最適化し、進化するデータパターンによりダイナミックに適応する。 さまざまなベンチマークストックマーケットデータセットに関するシステマティックな実験は、強化LFTSformerが予測精度、適応性、一般性の観点から、従来の機械学習モデルや他のInformerベースのアーキテクチャよりも優れていることを示している。 さらに,今後の発展への道筋を明らかにするとともに,重要な出来事やニュースの特定と定量化に焦点をあてる。 これは、モデルの予測効率をさらに改善することを目的としている。

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