論文の概要: Financial Assets Dependency Prediction Utilizing Spatiotemporal Patterns
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11886v1
- Date: Thu, 13 Jun 2024 09:42:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-20 00:55:56.870621
- Title: Financial Assets Dependency Prediction Utilizing Spatiotemporal Patterns
- Title（参考訳）: 時空間パターンを用いた金融資産の依存性予測
- Authors: Haoren Zhu, Pengfei Zhao, Wilfred Siu Hung NG, Dik Lun Lee,
- Abstract要約: 資産の依存関係をADM(Asset Dependency Matrix)としてモデル化する新しいアプローチを提案する。
隣接する画素が物体運動の自然な連続性によって明らかに時間的依存を示すビデオ画像とは異なり、ADMのアセットは自然な順序を持たない。
本研究では,Conal Long Short-Term Memory (ConLSTM) ネットワークを用いたアセット依存ニューラルネットワーク (ADNN) を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.424226384944309
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Financial assets exhibit complex dependency structures, which are crucial for investors to create diversified portfolios to mitigate risk in volatile financial markets. To explore the financial asset dependencies dynamics, we propose a novel approach that models the dependencies of assets as an Asset Dependency Matrix (ADM) and treats the ADM sequences as image sequences. This allows us to leverage deep learning-based video prediction methods to capture the spatiotemporal dependencies among assets. However, unlike images where neighboring pixels exhibit explicit spatiotemporal dependencies due to the natural continuity of object movements, assets in ADM do not have a natural order. This poses challenges to organizing the relational assets to reveal better the spatiotemporal dependencies among neighboring assets for ADM forecasting. To tackle the challenges, we propose the Asset Dependency Neural Network (ADNN), which employs the Convolutional Long Short-Term Memory (ConvLSTM) network, a highly successful method for video prediction. ADNN can employ static and dynamic transformation functions to optimize the representations of the ADM. Through extensive experiments, we demonstrate that our proposed framework consistently outperforms the baselines in the ADM prediction and downstream application tasks. This research contributes to understanding and predicting asset dependencies, offering valuable insights for financial market participants.
- Abstract（参考訳）: 金融資産は複雑な依存構造を示しており、不安定な金融市場のリスクを軽減するため、投資家は多様化ポートフォリオを作成することが不可欠である。
本稿では、資産の依存関係を資産依存マトリックス(ADM)としてモデル化し、ADMシーケンスを画像シーケンスとして扱う新しい手法を提案する。
これにより、深層学習に基づくビデオ予測手法を利用して、資産間の時空間依存性を捉えることができる。
しかし、隣接する画素が物体運動の自然な連続性によって明らかに時空間依存性を示す画像とは異なり、ADMのアセットは自然な順序を持たない。
これは、ADM予測のための近隣資産間の時空間的依存関係を改善するために、関係資産を整理する上での課題である。
この課題に対処するために,コンボリューショナル・ロング・短期記憶(ConvLSTM)ネットワークを用いたアセット依存ニューラルネットワーク(ADNN)を提案する。
ADNNは静的および動的変換関数を用いてADMの表現を最適化する。広範な実験を通じて、提案するフレームワークがADM予測およびダウンストリームアプリケーションタスクのベースラインを一貫して上回っていることを実証する。
この研究は、資産依存の理解と予測に寄与し、金融市場の参加者に貴重な洞察を提供する。
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