論文の概要: Deep Optimal Timing Strategies for Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05479v1
• Date: Mon, 9 Oct 2023 07:38:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 07:10:35.331585
• Title: Deep Optimal Timing Strategies for Time Series
• Title（参考訳）: 時系列の深部最適タイミング戦略
• Authors: Chen Pan, Fan Zhou, Xuanwei Hu, Xinxin Zhu, Wenxin Ning, Zi Zhuang, Siqiao Xue, James Zhang, and Yunhua Hu
• Abstract要約: 本稿では,確率的時系列予測タスクと最適タイミング決定タスクを組み合わせたメカニズムを提案する。 具体的には、確率予測アルゴリズムを用いて、基礎となる時系列の将来経路を生成する。 最適な実行時間を求めるために、最適な停止問題として決定タスクを定式化し、最適時間を近似するためにリカレントニューラルネットワーク構造(RNN)を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.207534174462145
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deciding the best future execution time is a critical task in many business activities while evolving time series forecasting, and optimal timing strategy provides such a solution, which is driven by observed data. This solution has plenty of valuable applications to reduce the operation costs. In this paper, we propose a mechanism that combines a probabilistic time series forecasting task and an optimal timing decision task as a first systematic attempt to tackle these practical problems with both solid theoretical foundation and real-world flexibility. Specifically, it generates the future paths of the underlying time series via probabilistic forecasting algorithms, which does not need a sophisticated mathematical dynamic model relying on strong prior knowledge as most other common practices. In order to find the optimal execution time, we formulate the decision task as an optimal stopping problem, and employ a recurrent neural network structure (RNN) to approximate the optimal times. Github repository: \url{github.com/ChenPopper/optimal_timing_TSF}.
• Abstract（参考訳）: 最高の将来の実行時間を決定することは、時系列予測を進化させながら多くのビジネス活動において重要なタスクであり、最適なタイミング戦略は観測データによって駆動されるそのようなソリューションを提供する。 このソリューションには、運用コストを削減するための貴重なアプリケーションがたくさんあります。 本稿では,確率的時系列予測タスクと最適タイミング決定タスクを組み合わせたメカニズムを提案する。 具体的には、確率的予測アルゴリズムによって時系列の将来の経路を生成するが、これは他の一般的な手法と同様に、強力な事前知識に依存する高度な数学的動的モデルを必要としない。 最適な実行時間を求めるために、最適な停止問題として決定タスクを定式化し、最適時間を近似するためにリカレントニューラルネットワーク構造(RNN)を用いる。 Githubリポジトリ: \url{github.com/ChenPopper/optimal_timing_TSF}。

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