論文の概要: Collaborative Optimization in Financial Data Mining Through Deep Learning and ResNeXt

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17314v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 06:14:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:56:02.468097
• Title: Collaborative Optimization in Financial Data Mining Through Deep Learning and ResNeXt
• Title（参考訳）: ディープラーニングとResNeXtによる金融データマイニングにおける協調的最適化
• Authors: Pengbin Feng, Yankaiqi Li, Yijiashun Qi, Xiaojun Guo, Zhenghao Lin,
• Abstract要約: 本研究ではResNeXtに基づくマルチタスク学習フレームワークを提案する。 提案手法は精度,F1スコア,ルート平均二乗誤差,その他の指標において優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.047576220541502
• License:
• Abstract: This study proposes a multi-task learning framework based on ResNeXt, aiming to solve the problem of feature extraction and task collaborative optimization in financial data mining. Financial data usually has the complex characteristics of high dimensionality, nonlinearity, and time series, and is accompanied by potential correlations between multiple tasks, making it difficult for traditional methods to meet the needs of data mining. This study introduces the ResNeXt model into the multi-task learning framework and makes full use of its group convolution mechanism to achieve efficient extraction of local patterns and global features of financial data. At the same time, through the design of task sharing layers and dedicated layers, it is established between multiple related tasks. Deep collaborative optimization relationships. Through flexible multi-task loss weight design, the model can effectively balance the learning needs of different tasks and improve overall performance. Experiments are conducted on a real S&P 500 financial data set, verifying the significant advantages of the proposed framework in classification and regression tasks. The results indicate that, when compared to other conventional deep learning models, the proposed method delivers superior performance in terms of accuracy, F1 score, root mean square error, and other metrics, highlighting its outstanding effectiveness and robustness in handling complex financial data. This research provides an efficient and adaptable solution for financial data mining, and at the same time opens up a new research direction for the combination of multi-task learning and deep learning, which has important theoretical significance and practical application value.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、ResNeXtに基づくマルチタスク学習フレームワークを提案し、金融データマイニングにおける特徴抽出とタスク協調最適化の課題を解決することを目的とする。 金融データは通常、高次元性、非線形性、時系列の複雑な特性を持ち、複数のタスク間の潜在的な相関を伴うため、従来の手法ではデータマイニングのニーズを満たすことが困難である。 本研究では、ResNeXtモデルをマルチタスク学習フレームワークに導入し、そのグループ畳み込み機構をフル活用して、局所パターンの効率的な抽出と財務データのグローバルな特徴を実現する。 同時に、タスク共有レイヤと専用レイヤの設計を通じて、複数の関連するタスクの間に確立される。 深い協調的な最適化関係。 フレキシブルなマルチタスク損失重み設計により、モデルは異なるタスクの学習ニーズを効果的にバランスさせ、全体的なパフォーマンスを向上させることができる。 実際のS&P 500ファイナンシャルデータセット上で実験を行い、分類および回帰タスクにおいて提案されたフレームワークの顕著な利点を検証する。 その結果,従来のディープラーニングモデルと比較して,F1スコア,ルート平均二乗誤差,その他の指標において優れた性能を示し,複雑な財務データを扱う上での優れた有効性と堅牢性を強調した。 本研究は、金融データマイニングのための効率的かつ適応的なソリューションを提供し、同時に、重要な理論的意義と実用的な応用価値を有するマルチタスク学習とディープラーニングの組み合わせに関する新たな研究方向を開く。

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