Fugu-MT 論文翻訳(概要): Stock Volume Forecasting with Advanced Information by Conditional Variational Auto-Encoder

論文の概要: Stock Volume Forecasting with Advanced Information by Conditional Variational Auto-Encoder

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19414v1
Date: Wed, 19 Jun 2024 13:13:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-07 13:43:41.773718
Title: Stock Volume Forecasting with Advanced Information by Conditional Variational Auto-Encoder
Title（参考訳）: 条件付き変分自動エンコーダによる高度な情報を用いたストックボリューム予測
Authors: Parley R Yang, Alexander Y Shestopaloff,
Abstract要約: 本研究では,短時間・長期の予測作業において,日当たりのストックボリューム時系列の予測を改善するために,条件変動(CVAE)を用いることを実証する。 CVAEは非線形時系列をサンプル外予測として生成し、精度が向上し、実際のデータとの相関関係がより緊密になる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 49.97673761305336
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We demonstrate the use of Conditional Variational Encoder (CVAE) to improve the forecasts of daily stock volume time series in both short and long term forecasting tasks, with the use of advanced information of input variables such as rebalancing dates. CVAE generates non-linear time series as out-of-sample forecasts, which have better accuracy and closer fit of correlation to the actual data, compared to traditional linear models. These generative forecasts can also be used for scenario generation, which aids interpretation. We further discuss correlations in non-stationary time series and other potential extensions from the CVAE forecasts.
Abstract（参考訳）: 本研究では, 日時などの入力変数の高度な情報を用いて, 短時間・長期の予測タスクにおいて, 日々のストックボリューム時系列の予測を改善するために, CVAE(Conditional Variational Encoder) を用いることを実証する。 CVAEは、従来の線形モデルと比較して、実際のデータとの相関の精度と密接な適合性を有する非線形時系列をサンプル外予測として生成する。これらの生成予測は、解釈を助けるシナリオ生成にも使用することができる。さらに,非定常時系列とCVAE予測からの潜在的な拡張の相関について考察する。

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