Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fusion of Movement and Naive Predictions for Point Forecasting in Univariate Random Walks

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

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14469v4
Date: Sat, 20 Jul 2024 01:52:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-23 11:30:02.594097
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: 方法はランダムウォークの変種定義から導かれ、将来の値に対するランダムなエラー項は、方向記号で乗算された正のランダムなエラーとして表現される。 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。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、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: Point forecasting in univariate random walks is an important but challenging research topic that has attracted numerous researchers. Unfortunately, traditional regression methods for this task often fail to surpass naive benchmarks due to data unpredictability. From a decision fusion perspective, this study proposes a novel forecasting method, which is derived from a variant definition of random walks, where the random error term for the future value is expressed as a positive random error multiplied by a direction sign. This method, based on the fusion of movement and naive predictions, does not require a loss function for optimization and can be optimized by estimating movement prediction accuracy on the validation set. This characteristic prevents the fusion method from reverting to traditional regression methods and allows it to integrate various machine learning and deep learning models for movement prediction. The method's efficacy is demonstrated through 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）: 単変数のランダムウォークにおけるポイント予測は、多くの研究者を惹きつけてきた重要だが挑戦的な研究トピックである。残念なことに、このタスクの従来の回帰手法は、データ予測不能のため、単純なベンチマークを超えないことが多い。決定融合の観点からは,将来値のランダムな誤差項を方向記号で乗算した正のランダムな誤差として表現する,ランダムウォークの変種定義から導かれる新しい予測法を提案する。本手法は,動作の融合とナイーブ予測に基づいて最適化のための損失関数を必要とせず,検証セット上での動作予測精度を推定して最適化することができる。この特徴は、融合法が従来の回帰法に戻るのを防ぎ、運動予測のために様々な機械学習モデルとディープラーニングモデルを統合できるようにする。この手法の有効性はシミュレーションや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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