論文の概要: Chain-structured neural architecture search for financial time series forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14695v2
• Date: Wed, 04 Dec 2024 11:58:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 18:18:13.021313
• Title: Chain-structured neural architecture search for financial time series forecasting
• Title（参考訳）: 連鎖構造型ニューラルネットワークによる財務時系列予測
• Authors: Denis Levchenko, Efstratios Rappos, Shabnam Ataee, Biagio Nigro, Stephan Robert-Nicoud,
• Abstract要約: ニューラルネットワークを特定のタスクとデータセットに自動的に最適化する手段として、ニューラルネットワーク検索(NAS)が登場した。 画像や自然言語のNASに関する研究は多いが、時系列データに関する同様の研究は乏しい。 連鎖構造探索空間における3つの一般的な戦略(ベイズ最適化,ハイパーバンド法,強化学習学習)を比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Neural architecture search (NAS) emerged as a way to automatically optimize neural networks for a specific task and dataset. Despite an abundance of research on NAS for images and natural language applications, similar studies for time series data are lacking. Among NAS search spaces, chain-structured are the simplest and most applicable to small datasets like time series. We compare three popular NAS strategies on chain-structured search spaces: Bayesian optimization (specifically Tree-structured Parzen Estimator), the hyperband method, and reinforcement learning in the context of financial time series forecasting. These strategies were employed to optimize simple well-understood neural architectures like the MLP, 1D CNN, and RNN, with more complex temporal fusion transformers (TFT) and their own optimizers included for comparison. We find Bayesian optimization and the hyperband method performing best among the strategies, and RNN and 1D CNN best among the architectures, but all methods were very close to each other with a high variance due to the difficulty of working with financial datasets. We discuss our approach to overcome the variance and provide implementation recommendations for future users and researchers.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークを特定のタスクとデータセットに自動的に最適化する手段として、ニューラルネットワーク検索(NAS)が登場した。 画像や自然言語のNASに関する研究は多いが、時系列データに関する同様の研究は乏しい。 NAS検索空間の中で、連鎖構造は最も単純で、時系列のような小さなデータセットに適用できる。 連鎖構造探索空間における3つのNAS戦略を比較する。ベイズ最適化(特に木構造パーゼン推定器)、ハイパーバンド法、金融時系列予測の文脈における強化学習である。 これらの戦略は、MLPや1D CNN、RNNといった単純なよく理解されたニューラルネットワークを最適化するために用いられ、より複雑な時間融合トランスフォーマー(TFT)と、それ自身のオプティマイザが比較に含まれていた。 ベイジアン最適化とハイパーバンド手法は,戦略の中では最良であり,アーキテクチャではRNNと1D CNNが最良である。 本稿では,分散を克服し,将来のユーザや研究者に実装勧告を提供するアプローチについて論じる。

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