論文の概要: A Financial Time Series Denoiser Based on Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02138v1
• Date: Mon, 2 Sep 2024 15:55:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 21:50:21.116290
• Title: A Financial Time Series Denoiser Based on Diffusion Model
• Title（参考訳）: 拡散モデルに基づく金融時系列記述器
• Authors: Zhuohan Wang, Carmine Ventre,
• Abstract要約: 本稿では,金融時系列のデノイザとして拡散モデルを利用する新しい手法を提案する。 識別データから得られるトレーディングシグナルは、より少ない取引でより利益のあるトレーディングをもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5193212081459284
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Financial time series often exhibit low signal-to-noise ratio, posing significant challenges for accurate data interpretation and prediction and ultimately decision making. Generative models have gained attention as powerful tools for simulating and predicting intricate data patterns, with the diffusion model emerging as a particularly effective method. This paper introduces a novel approach utilizing the diffusion model as a denoiser for financial time series in order to improve data predictability and trading performance. By leveraging the forward and reverse processes of the conditional diffusion model to add and remove noise progressively, we reconstruct original data from noisy inputs. Our extensive experiments demonstrate that diffusion model-based denoised time series significantly enhance the performance on downstream future return classification tasks. Moreover, trading signals derived from the denoised data yield more profitable trades with fewer transactions, thereby minimizing transaction costs and increasing overall trading efficiency. Finally, we show that by using classifiers trained on denoised time series, we can recognize the noising state of the market and obtain excess return.
• Abstract（参考訳）: 金融時系列はしばしば低信号対雑音比を示し、正確なデータの解釈と予測、最終的な意思決定に重大な課題を提起する。 生成モデルは複雑なデータパターンをシミュレートし予測するための強力なツールとして注目され、拡散モデルは特に効果的な方法として出現している。 本稿では、データ予測可能性と取引性能を向上させるために、金融時系列のデノイザとして拡散モデルを利用する新しいアプローチを提案する。 条件拡散モデルの前方および逆過程を利用して、ノイズを段階的に加減して除去することにより、ノイズ入力から元のデータを再構成する。 実験により,拡散モデルに基づく離散化時系列は,下流の将来の回帰分類タスクにおける性能を著しく向上することを示した。 さらに、復号化データから導出される取引信号は、より利益率の高い取引を少ない取引で得ることにより、取引コストを最小化し、全体的な取引効率を向上する。 最後に、復号化時系列に基づいて訓練された分類器を用いて、市場の雑音状態を認識し、過剰なリターンが得られることを示す。

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