論文の概要: Fusion of Movement and Naive Predictions for Point Forecasting in Univariate Random Walks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14469v3
• Date: Thu, 18 Jul 2024 10:19:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 20:22:33.556873
• Title: Fusion of Movement and Naive Predictions for Point Forecasting in Univariate Random Walks
• Title（参考訳）: 一様ランダムウォークにおける点予測のための動きの融合とナイーブ予測
• Authors: Cheng Zhang,
• Abstract要約: 本研究では, 動作予測(バイナリ分類)を, 正確な1ステップ先進予測のためのナイーブ予測と融合させる新しい手法を提案する。 0.55のような中程度の運動予測精度で、ナイーブ予測を確実に上回る。 この方法は、正確な点予測が難しいが正確な運動予測が可能である場合に特に有利である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.935130578959931
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Traditional methods for point forecasting in univariate random walks often fail to surpass naive benchmarks due to data unpredictability. This study introduces a novel forecasting method that fuses movement prediction (binary classification) with naive forecasts for accurate one-step-ahead point forecasting in univariate random walks. The method's efficacy is demonstrated through theoretical analysis, simulations, and real-world data experiments. It reliably outperforms naive forecasts with moderate movement prediction accuracies, such as 0.55, and is superior to baseline models such as the ARIMA, linear regression, MLP, and LSTM networks in forecasting the S&P 500 index and Bitcoin prices. This method is particularly advantageous when accurate point predictions are challenging but accurate movement predictions are attainable, translating movement predictions into point forecasts in random walk contexts.
• Abstract（参考訳）: 単変量ランダムウォークにおける点予測の従来の方法は、データの予測不能のため、単純なベンチマークを超えないことが多い。 本研究では,単変量無作為歩行における1段階の正確な予測を行うために,動作予測(バイナリ分類)とナイーブ予測を融合する新しい予測手法を提案する。 この手法の有効性は理論解析、シミュレーション、実世界のデータ実験を通じて実証される。 S&P500指数やBitcoin価格の予測において、ARIMA、線形回帰、MLP、LSTMネットワークなどのベースラインモデルよりも優れている。 この方法は、正確な点予測が困難な場合に特に有利であるが、正確な運動予測が達成可能であり、ランダムウォークコンテキストにおける点予測に移動予測を変換する。

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