Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Mean-Reverting Time Series Prediction with Gaussian Processes: Functional and Augmented Data Structures in Financial Forecasting

論文の概要: Enhancing Mean-Reverting Time Series Prediction with Gaussian Processes: Functional and Augmented Data Structures in Financial Forecasting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00796v1
Date: Fri, 23 Feb 2024 06:09:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-11 00:12:01.594405
Title: Enhancing Mean-Reverting Time Series Prediction with Gaussian Processes: Functional and Augmented Data Structures in Financial Forecasting
Title（参考訳）: ガウス過程による平均回帰時系列予測の強化:金融予測における機能的および拡張的データ構造
Authors: Narayan Tondapu
Abstract要約: 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。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: In this paper, we explore the application of Gaussian Processes (GPs) for predicting mean-reverting time series with an underlying structure, using relatively unexplored functional and augmented data structures. While many conventional forecasting methods concentrate on the short-term dynamics of time series data, GPs offer the potential to forecast not just the average prediction but the entire probability distribution over a future trajectory. This is particularly beneficial in financial contexts, where accurate predictions alone may not suffice if incorrect volatility assessments lead to capital losses. Moreover, in trade selection, GPs allow for the forecasting of multiple Sharpe ratios adjusted for transaction costs, aiding in decision-making. The functional data representation utilized in this study enables longer-term predictions by leveraging information from previous years, even as the forecast moves away from the current year's training data. Additionally, the augmented representation enriches the training set by incorporating multiple targets for future points in time, facilitating long-term predictions. Our implementation closely aligns with the methodology outlined in, which assessed effectiveness on commodity futures. However, our testing methodology differs. Instead of real data, we employ simulated data with similar characteristics. We construct a testing environment to evaluate both data representations and models under conditions of increasing noise, fat tails, and inappropriate kernels-conditions commonly encountered in practice. By simulating data, we can compare our forecast distribution over time against a full simulation of the actual distribution of our test set, thereby reducing the inherent uncertainty in testing time series models on real data. We enable feature prediction through augmentation and employ sub-sampling to ensure the feasibility of GPs.
Abstract（参考訳）: 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し,比較的未探索な機能的および拡張的データ構造を用いて検討する。多くの従来の予測手法は時系列データの短期的ダイナミクスに重点を置いているが、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。さらに、貿易選択においては、GPは取引コストに応じて調整された複数のシャープ比の予測を可能とし、意思決定を支援する。本研究で活用される機能的データ表現は,前年のトレーニングデータから離れても,過去の情報を活用することで,長期的予測を可能にする。さらに、拡張表現は、将来のポイントに複数のターゲットを組み込むことでトレーニングセットを強化し、長期的な予測を容易にする。提案手法は,商品先物の有効性を評価する手法と密接に一致している。しかし、我々のテスト手法は異なる。実データの代わりに、同様の特性を持つシミュレーションデータを用いる。騒音, 脂肪尾, 不適切なカーネル条件の増加条件下で, データ表現とモデルの両方を評価するテスト環境を構築した。データをシミュレートすることにより,実データ上での時系列モデルに固有の不確実性を低減することにより,実データに対する実データ分布の完全なシミュレーションと比較することができる。拡張による特徴予測を可能とし,サブサンプリングを用いてGPの実現性を確保する。

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