論文の概要: Time-Causal VAE: Robust Financial Time Series Generator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02947v1
• Date: Tue, 05 Nov 2024 09:44:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:58:26.946580
• Title: Time-Causal VAE: Robust Financial Time Series Generator
• Title（参考訳）: タイムカウンサルVAE:ロバストな金融時系列発生装置
• Authors: Beatrice Acciaio, Stephan Eckstein, Songyan Hou,
• Abstract要約: 金融時系列データのロバストな生成のための時空間変分自動エンコーダ(TC-VAE)を構築した。 提案手法では,エンコーダとデコーダネットワークに因果制約を課し,実市場時系列から偽生成時系列への因果輸送を確保する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.765106384328772
• License:
• Abstract: We build a time-causal variational autoencoder (TC-VAE) for robust generation of financial time series data. Our approach imposes a causality constraint on the encoder and decoder networks, ensuring a causal transport from the real market time series to the fake generated time series. Specifically, we prove that the TC-VAE loss provides an upper bound on the causal Wasserstein distance between market distributions and generated distributions. Consequently, the TC-VAE loss controls the discrepancy between optimal values of various dynamic stochastic optimization problems under real and generated distributions. To further enhance the model's ability to approximate the latent representation of the real market distribution, we integrate a RealNVP prior into the TC-VAE framework. Finally, extensive numerical experiments show that TC-VAE achieves promising results on both synthetic and real market data. This is done by comparing real and generated distributions according to various statistical distances, demonstrating the effectiveness of the generated data for downstream financial optimization tasks, as well as showcasing that the generated data reproduces stylized facts of real financial market data.
• Abstract（参考訳）: 金融時系列データのロバストな生成のための時空間変分自動エンコーダ(TC-VAE)を構築した。 提案手法は,エンコーダとデコーダネットワークに因果制約を課し,実市場時系列から偽生成時系列への因果輸送を確保する。 具体的には,TC-VAE損失が市場分布と生成分布の間の因果距離に上限を与えることを示す。 このため、T-VAE損失は、実および生成した分布下での様々な動的確率最適化問題の最適値の相違を制御する。 実市場分布の潜在表現を近似するモデルの能力をさらに強化するため、我々はTC-VAEフレームワークに先立ってRealNVPを統合する。 最後に、広範な数値実験により、TCL-VAEは、合成データと実市場データの両方において有望な結果が得られることを示した。 これは、実データと生成した分布を様々な統計的距離で比較し、下流の金融最適化タスクにおいて生成されたデータの有効性を実証し、生成したデータが実際の金融市場データのスタイリングされた事実を再現することを示す。

関連論文リスト

• A Financial Time Series Denoiser Based on Diffusion Model [1.5193212081459284]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-02T15:55:36Z)
• Deep Generative Modeling for Financial Time Series with Application in VaR: A Comparative Review [22.52651841623703]
  ヒストリカル・シミュレーション(HS)は、翌日にリスクファクターの予測分布が戻ると、ヒストリカル・ウィンドウにおける日々のリターンの実証的な分布を利用する。 HS, GARCH および CWGAN モデルは, 歴史的USD 収率曲線データと GARCH および CIR プロセスからシミュレーションした追加データの両方で試験される。 研究によると、トップパフォーマンスモデルはHS、GARCH、CWGANモデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-18T20:35:32Z)
• Generative Modeling of Regular and Irregular Time Series Data via Koopman VAEs [50.25683648762602]
  モデルの新しい設計に基づく新しい生成フレームワークであるKoopman VAEを紹介する。 クープマン理論に触発され、線形写像を用いて潜在条件事前力学を表現する。 KoVAEは、いくつかの挑戦的な合成および実世界の時系列生成ベンチマークにおいて、最先端のGANおよびVAEメソッドより優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T07:14:43Z)
• Chasing Fairness Under Distribution Shift: A Model Weight Perturbation Approach [72.19525160912943]
  まず,分布シフト,データ摂動,モデルウェイト摂動の関連性を理論的に検証した。 次に、ターゲットデータセットの公平性を保証するのに十分な条件を分析します。 これらの十分な条件により、ロバストフェアネス正則化(RFR)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-06T17:19:23Z)
• Generative Time Series Forecasting with Diffusion, Denoise, and Disentanglement [51.55157852647306]
  時系列予測は多くのアプリケーションにおいて非常に重要な課題である。 実世界の時系列データが短時間に記録されることが一般的であり、これはディープモデルと限られたノイズのある時系列との間に大きなギャップをもたらす。 本稿では,生成モデルを用いた時系列予測問題に対処し,拡散,雑音,ゆがみを備えた双方向変分自動エンコーダを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-08T12:20:46Z)
• A Generative Approach for Production-Aware Industrial Network Traffic Modeling [70.46446906513677]
  ドイツにあるTrumpf工場に配備されたレーザー切断機から発生するネットワークトラフィックデータについて検討した。 我々は、トラフィック統計を分析し、マシンの内部状態間の依存関係をキャプチャし、ネットワークトラフィックを生産状態依存プロセスとしてモデル化する。 可変オートエンコーダ(VAE)、条件付き可変オートエンコーダ(CVAE)、生成逆ネットワーク(GAN)など、様々な生成モデルの性能の比較を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-11T09:46:58Z)
• Distributional Drift Adaptation with Temporal Conditional Variational Autoencoder for Multivariate Time Series Forecasting [41.206310481507565]
  本稿では,時間経過に伴う動的分布依存をモデル化するための時間的条件変動自動符号化(TCVAE)を提案する。 TCVAEは、依存関係を時間的条件分布として推論し、潜伏変数を活用する。 現状のMTS予測ベースラインに対して,TCVAEの強靭性と有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-01T10:06:22Z)
• Financial Time Series Data Augmentation with Generative Adversarial Networks and Extended Intertemporal Return Plots [2.365537081046599]
  データ拡張作業に最先端の画像ベース生成モデルを適用した。 時系列の新しい画像表現である拡張時空間回帰プロット(XIRP)を導入する。 提案手法は,金融データセットの79%に対して,リターン予測誤差を7%削減できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-18T13:39:27Z)
• Ensemble Forecasting for Intraday Electricity Prices: Simulating Trajectories [0.0]
  近年の研究では、時間単位のドイツの日内連続市場は弱い状態にあることが示されている。 時間内電力価格の確率予測は、トレーディングウィンドウ毎に軌跡をシミュレートして行う。 この調査は、過去3時間でドイツの日内連続市場における価格分布を予測することを目的としているが、このアプローチは、特にヨーロッパでは、他の連続市場への適用を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-04T10:21:20Z)
• Decomposed Adversarial Learned Inference [118.27187231452852]
  我々は,DALI(Decomposed Adversarial Learned Inference)という新しいアプローチを提案する。 DALIは、データ空間とコード空間の両方の事前および条件分布を明示的に一致させる。 MNIST, CIFAR-10, CelebAデータセットにおけるDALIの有効性を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-21T20:00:35Z)
• Gaussian process imputation of multiple financial series [71.08576457371433]
  金融指標、株価、為替レートなどの複数の時系列は、市場が潜んでいる状態に依存しているため、強く結びついている。 金融時系列間の関係を多出力ガウスプロセスでモデル化することで学習することに注力する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-11T19:18:18Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。