論文の概要: Financial Time-Series Forecasting: Towards Synergizing Performance And Interpretability Within a Hybrid Machine Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00534v1
• Date: Sun, 31 Dec 2023 16:38:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 16:56:45.225930
• Title: Financial Time-Series Forecasting: Towards Synergizing Performance And Interpretability Within a Hybrid Machine Learning Approach
• Title（参考訳）: 金融時系列予測--ハイブリッド機械学習アプローチにおけるパフォーマンスと解釈可能性の統合に向けて
• Authors: Shun Liu, Kexin Wu, Chufeng Jiang, Bin Huang, Danqing Ma
• Abstract要約: 本稿では、ハイブリッド機械学習アルゴリズムの比較研究を行い、モデル解釈可能性の向上に活用する。 本稿では,金融時系列予測において出現する潜伏関係や複雑なパターンの発掘を目的とした,分解,自己相関関数,指数的三重予測など,時系列統計の事前処理技術に関する体系的な概要を述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0213537170294793
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the realm of cryptocurrency, the prediction of Bitcoin prices has garnered substantial attention due to its potential impact on financial markets and investment strategies. This paper propose a comparative study on hybrid machine learning algorithms and leverage on enhancing model interpretability. Specifically, linear regression(OLS, LASSO), long-short term memory(LSTM), decision tree regressors are introduced. Through the grounded experiments, we observe linear regressor achieves the best performance among candidate models. For the interpretability, we carry out a systematic overview on the preprocessing techniques of time-series statistics, including decomposition, auto-correlational function, exponential triple forecasting, which aim to excavate latent relations and complex patterns appeared in the financial time-series forecasting. We believe this work may derive more attention and inspire more researches in the realm of time-series analysis and its realistic applications.
• Abstract（参考訳）: 暗号通貨の分野では、ビットコイン価格の予測が金融市場や投資戦略に影響を及ぼす可能性から、かなりの注目を集めている。 本稿では、ハイブリッド機械学習アルゴリズムの比較研究を行い、モデル解釈可能性の向上に活用する。 具体的には、線形回帰(ols, lasso),long-short term memory(lstm), decision tree regressorを導入する。 基礎実験により,線形回帰器が候補モデルの中で最高の性能を達成するのを観察する。 本研究では,時系列予測に現れる潜在関係や複雑なパターンを発掘することを目的とした,分解,自己相関関数,指数三重項予測などの時系列統計の前処理手法を体系的に概観する。 この研究は、より注目を集め、時系列分析とその現実的な応用の領域でより多くの研究を刺激するかもしれない。

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