論文の概要: Enhanced forecasting of stock prices based on variational mode decomposition, PatchTST, and adaptive scale-weighted layer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16707v1
- Date: Thu, 29 Aug 2024 17:00:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-30 12:51:37.100232
- Title: Enhanced forecasting of stock prices based on variational mode decomposition, PatchTST, and adaptive scale-weighted layer
- Title（参考訳）: 変動モード分解, PatchTST, 適応スケール重み付け層に基づく株価予測の高度化
- Authors: Xiaorui Xue, Shaofang Li, Xiaonan Wang,
- Abstract要約: 本研究では、変分モード分解(VMD)、PatchTST、適応スケール重み付け層(ASWL)を統合した新しい複合予測フレームワークを提案する。
VMD-PatchTST-ASWLフレームワークは従来のモデルに比べて予測精度が大幅に向上している。
この革新的なアプローチは、さまざまな財務分析や投資決定の文脈における潜在的な応用を含む、株価指数の価格予測のための強力なツールを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9635048365486127
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The significant fluctuations in stock index prices in recent years highlight the critical need for accurate forecasting to guide investment and financial strategies. This study introduces a novel composite forecasting framework that integrates variational mode decomposition (VMD), PatchTST, and adaptive scale-weighted layer (ASWL) to address these challenges. Utilizing datasets of four major stock indices--SP500, DJI, SSEC, and FTSE--from 2000 to 2024, the proposed method first decomposes the raw price series into intrinsic mode functions (IMFs) using VMD. Each IMF is then modeled with PatchTST to capture temporal patterns effectively. The ASWL module is applied to incorporate scale information, enhancing prediction accuracy. The final forecast is derived by aggregating predictions from all IMFs. The VMD-PatchTST-ASWL framework demonstrates significant improvements in forecasting accuracy compared to traditional models, showing robust performance across different indices. This innovative approach provides a powerful tool for stock index price forecasting, with potential applications in various financial analysis and investment decision-making contexts.
- Abstract（参考訳）: 近年の株価の急激な変動は、投資や金融戦略を導くための正確な予測の必要性を浮き彫りにしている。
本研究では,これらの課題に対処するために,変分モード分解(VMD),PatchTST,適応スケール重み付け層(ASWL)を統合した新しい複合予測フレームワークを提案する。
提案手法は,2000年から2024年までの4大株価指標(SP500,DJI,SSEC,FTSE)を用いて,原価系列をVMDを用いて固有モード関数(IMF)に分解する。
各IMFは、時間的パターンを効果的に捉えるために、PatchTSTでモデル化される。
ASWLモジュールは、スケール情報を組み込むために適用され、予測精度が向上する。
最終予測はすべてのIMFの予想をまとめることによって導かれる。
VMD-PatchTST-ASWLフレームワークは、従来のモデルと比較して予測精度が大幅に向上し、異なるインデックス間で堅牢なパフォーマンスを示している。
この革新的なアプローチは、さまざまな財務分析や投資決定の文脈における潜在的な応用を含む、株価指数の価格予測のための強力なツールを提供する。
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