論文の概要: Volatility Forecasting in Global Financial Markets Using TimeMixer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09062v1
• Date: Fri, 27 Sep 2024 17:35:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 16:58:09.747459
• Title: Volatility Forecasting in Global Financial Markets Using TimeMixer
• Title（参考訳）: タイムミクサーを用いたグローバル金融市場のボラティリティ予測
• Authors: Alex Li,
• Abstract要約: 私は、世界の金融資産のボラティリティを予測するために、最先端の時系列予測モデルであるTimeMixerを適用します。 TimeMixerは、異なるスケールにわたるデータを分析することで、短期パターンと長期パターンの両方を効果的にキャプチャする。 私の経験から、TimeMixerは短期的なボラティリティ予測では極めてよく機能するが、長期的な予測では精度が低下することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.21756081703276003
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predicting volatility in financial markets, including stocks, index ETFs, foreign exchange, and cryptocurrencies, remains a challenging task due to the inherent complexity and non-linear dynamics of these time series. In this study, I apply TimeMixer, a state-of-the-art time series forecasting model, to predict the volatility of global financial assets. TimeMixer utilizes a multiscale-mixing approach that effectively captures both short-term and long-term temporal patterns by analyzing data across different scales. My empirical results reveal that while TimeMixer performs exceptionally well in short-term volatility forecasting, its accuracy diminishes for longer-term predictions, particularly in highly volatile markets. These findings highlight TimeMixer's strength in capturing short-term volatility, making it highly suitable for practical applications in financial risk management, where precise short-term forecasts are critical. However, the model's limitations in long-term forecasting point to potential areas for further refinement.
• Abstract（参考訳）: 株価、インデックスETF、外国為替、仮想通貨などの金融市場のボラティリティの予測は、これらの時系列に固有の複雑さと非線形ダイナミクスのため、依然として困難な課題である。 本研究では,世界の金融資産のボラティリティを予測するために,最先端の時系列予測モデルであるTimeMixerを適用した。 TimeMixerは、異なるスケールにわたるデータを分析することで、短期パターンと長期パターンの両方を効果的にキャプチャするマルチスケールミキシングアプローチを使用している。 私の経験的結果によると、TimeMixerは短期的なボラティリティ予測では極めてよく機能するが、その精度は長期的な予測、特に高ボラティリティ市場において低下する。 これらの知見は、短期的ボラティリティの把握におけるTimeMixerの強みを浮き彫りにしており、正確な短期予測が重要である金融リスク管理の実践的応用に極めて適している。 しかし、長期予測におけるモデルの限界は、さらなる改善のための潜在的な領域を指し示している。

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