論文の概要: TCGPN: Temporal-Correlation Graph Pre-trained Network for Stock Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18519v1
• Date: Fri, 26 Jul 2024 05:27:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-29 14:20:08.077483
• Title: TCGPN: Temporal-Correlation Graph Pre-trained Network for Stock Forecasting
• Title（参考訳）: TCGPN: 株価予測のための時間相関グラフ事前学習ネットワーク
• Authors: Wenbo Yan, Ying Tan,
• Abstract要約: 本稿では,これらの制約に対処するため,TCGPN(Temporal-Correlation Graph Pre-trained Network)と呼ばれる新しい手法を提案する。 TCGPNはテンポラル相関融合エンコーダを用いて,時間的および相関的な事前学習タスクを慎重に設計した混合表現と事前学習を行う。 CSI300とCSI500は、最小限の周期性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.864621482724548
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, the incorporation of both temporal features and the correlation across time series has become an effective approach in time series prediction. Spatio-Temporal Graph Neural Networks (STGNNs) demonstrate good performance on many Temporal-correlation Forecasting Problem. However, when applied to tasks lacking periodicity, such as stock data prediction, the effectiveness and robustness of STGNNs are found to be unsatisfactory. And STGNNs are limited by memory savings so that cannot handle problems with a large number of nodes. In this paper, we propose a novel approach called the Temporal-Correlation Graph Pre-trained Network (TCGPN) to address these limitations. TCGPN utilize Temporal-correlation fusion encoder to get a mixed representation and pre-training method with carefully designed temporal and correlation pre-training tasks. Entire structure is independent of the number and order of nodes, so better results can be obtained through various data enhancements. And memory consumption during training can be significantly reduced through multiple sampling. Experiments are conducted on real stock market data sets CSI300 and CSI500 that exhibit minimal periodicity. We fine-tune a simple MLP in downstream tasks and achieve state-of-the-art results, validating the capability to capture more robust temporal correlation patterns.
• Abstract（参考訳）: 近年,時系列予測において時間的特徴と時系列間の相関の両立が有効なアプローチとなっている。 時空間グラフニューラルネットワーク(STGNN)は多くの時間相関予測問題において優れた性能を示す。 しかし、ストックデータ予測のような周期性に欠けるタスクに適用した場合、STGNNの有効性とロバスト性は不十分であることが判明した。 またSTGNNはメモリの節約によって制限されているため、多数のノードで問題に対処できない。 本稿では,これらの制約に対処するため,TCGPN(Temporal-Correlation Graph Pre-trained Network)と呼ばれる新しい手法を提案する。 TCGPNはテンポラル相関融合エンコーダを用いて,時間的および相関的な事前学習タスクを慎重に設計した混合表現と事前学習を行う。 入出力構造はノードの数や順序に依存しないので、様々なデータ拡張によってより良い結果が得られる。 トレーニング中のメモリ消費量は、複数のサンプリングによって大幅に削減できる。 CSI300とCSI500は、最小限の周期性を示す。 ダウンストリームタスクで単純なMLPを微調整し、最先端の結果を達成し、より堅牢な時間相関パターンをキャプチャする能力を検証する。

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