論文の概要: Hidformer: Transformer-Style Neural Network in Stock Price Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19932v1
• Date: Fri, 27 Dec 2024 21:34:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:02:01.755953
• Title: Hidformer: Transformer-Style Neural Network in Stock Price Forecasting
• Title（参考訳）: Hidformer: 株価予測におけるトランスフォーマースタイルニューラルネットワーク
• Authors: Kamil Ł. Szydłowski, Jarosław A. Chudziak,
• Abstract要約: 本稿では,Transformerベースのニューラルネットワークの株価予測への応用について検討する。 機械学習技術と金融市場分析の共通点に焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This paper investigates the application of Transformer-based neural networks to stock price forecasting, with a special focus on the intersection of machine learning techniques and financial market analysis. The evolution of Transformer models, from their inception to their adaptation for time series analysis in financial contexts, is reviewed and discussed. Central to our study is the exploration of the Hidformer model, which is currently recognized for its promising performance in time series prediction. The primary aim of this paper is to determine whether Hidformer will also prove itself in the task of stock price prediction. This slightly modified model serves as the framework for our experiments, integrating the principles of technical analysis with advanced machine learning concepts to enhance stock price prediction accuracy. We conduct an evaluation of the Hidformer model's performance, using a set of criteria to determine its efficacy. Our findings offer additional insights into the practical application of Transformer architectures in financial time series forecasting, highlighting their potential to improve algorithmic trading strategies, including human decision making.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,トランスフォーマーに基づくニューラルネットワークの株価予測への応用について検討し,特に機械学習技術と金融市場分析の交差に着目した。 トランスフォーマーモデルの起源から、金融状況における時系列分析への適応に至るまでの進化を概観し、議論する。 本研究の中心はHidformerモデルの探索であり,現在時系列予測における有望な性能が認められている。 本論文の主な目的は、Hidformerが株価予測のタスクにおいて自らを立証するかどうかを判断することである。 このわずかに修正されたモデルは、技術分析の原理を高度な機械学習の概念と統合し、株価予測の精度を高める上で、我々の実験の枠組みとして役立ちます。 我々は,Hidformerモデルの性能評価を行い,その有効性を決定するために,一連の基準を用いて評価を行う。 本研究は,金融時系列予測におけるトランスフォーマーアーキテクチャの実践的応用に関するさらなる知見を提供し,人的意思決定を含むアルゴリズム取引戦略の改善の可能性を強調した。

関連論文リスト

• Leveraging Convolutional Neural Network-Transformer Synergy for Predictive Modeling in Risk-Based Applications [5.914777314371152]
  本稿では,CNN(Convolutional Neural Network)とTransformerを組み合わせたディープラーニングモデルを提案する。 その結果、CNN+Transformerモデルは、ランダムフォレストやXGBoostといった従来の機械学習モデルよりも優れていることがわかった。 本研究は、信用デフォルト予測の新しいアイデアを提供し、金融分野におけるリスク評価と知的意思決定を強力に支援する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-24T07:07:14Z)
• BreakGPT: Leveraging Large Language Models for Predicting Asset Price Surges [55.2480439325792]
  本稿では,時系列予測や資産価格の急上昇の予測に特化して,新たな大規模言語モデル(LLM)アーキテクチャであるBreakGPTを紹介する。 我々は、最小限のトレーニングで財務予測を行うための有望なソリューションとしてBreakGPTを紹介し、局所的およびグローバルな時間的依存関係をキャプチャする強力な競合相手として紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-09T05:40:32Z)
• Transfer learning for financial data predictions: a systematic review [0.0]
  金融時系列データは、正確な株価予測に重大な課題を提起する。 伝統的な統計手法は、線形性や正規性といった仮定を、金融時系列の非線形の性質には適さないものとした。 機械学習の方法論は、データ内の非線形関係をキャプチャすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-24T20:52:32Z)
• A Bayesian Approach to Robust Inverse Reinforcement Learning [54.24816623644148]
  我々は、オフラインモデルに基づく逆強化学習(IRL)に対するベイズ的アプローチを考える。 提案フレームワークは,専門家の報酬関数と環境力学の主観的モデルとを同時推定することにより,既存のオフラインモデルベースIRLアプローチとは異なる。 本分析は, 専門家が環境の高精度なモデルを持つと考えられる場合, 評価政策が堅牢な性能を示すという新たな知見を提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-15T17:37:09Z)
• Deep learning models for price forecasting of financial time series: A review of recent advancements: 2020-2022 [6.05458608266581]
  ディープラーニングモデルは、価格予測タスクのための従来の統計モデルと機械学習モデルを置き換えるものだ。 このレビューは、ディープラーニングに基づく予測モデルについて深く掘り下げ、モデルアーキテクチャ、実践的応用、およびそれぞれの利点と欠点に関する情報を提示する。 この貢献には、価格予測のための複雑な構造を持つディープラーニングモデルの有効性を検討するなど、将来の研究に向けた潜在的方向性も含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-21T03:46:09Z)
• Bayesian Bilinear Neural Network for Predicting the Mid-price Dynamics in Limit-Order Book Markets [84.90242084523565]
  伝統的な時系列計量法は、価格力学を駆動する多層相互作用の真の複雑さを捉えることができないことが多い。 最先端の2次最適化アルゴリズムを採用することで、時間的注意を払ってベイジアン双線形ニューラルネットワークを訓練する。 予測分布を用いて推定パラメータとモデル予測に関連する誤差や不確実性を解析することにより、ベイズモデルと従来のML代替品を徹底的に比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-07T18:59:54Z)
• Hessian-based toolbox for reliable and interpretable machine learning in physics [58.720142291102135]
  本稿では,モデルアーキテクチャの解釈可能性と信頼性,外挿を行うためのツールボックスを提案する。 与えられたテストポイントでの予測に対する入力データの影響、モデル予測の不確実性の推定、およびモデル予測の不可知スコアを提供する。 我々の研究は、物理学やより一般的には科学に適用されたMLにおける解釈可能性と信頼性の方法の体系的利用への道を開く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-04T16:32:59Z)
• Back2Future: Leveraging Backfill Dynamics for Improving Real-time Predictions in Future [73.03458424369657]
  公衆衛生におけるリアルタイム予測では、データ収集は簡単で要求の多いタスクである。 過去の文献では「バックフィル」現象とそのモデル性能への影響についてはほとんど研究されていない。 我々は、与えられたモデルの予測をリアルタイムで洗練することを目的とした、新しい問題とニューラルネットワークフレームワークBack2Futureを定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-08T14:48:20Z)
• A Stochastic Time Series Model for Predicting Financial Trends using NLP [4.081440927534578]
  近年のディープニューラルネットワーク技術の進歩により、研究者は金融トレンドを予測するための高精度なモデルを開発することができる。 本稿では,ST-GAN (Time-Series Generative Adversarial Network) と呼ばれる新しいディープラーニングモデルを提案する。 我々は、GAN(Generative Adversarial Network)のような最先端技術を用いて、テキストデータと数値データの相関関係を時間とともに学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-02T04:03:01Z)
• Generative Temporal Difference Learning for Infinite-Horizon Prediction [101.59882753763888]
  我々は、無限確率的地平線を持つ環境力学の予測モデルである$gamma$-modelを導入する。 トレーニングタイムとテストタイムの複合的なエラーの間には、そのトレーニングが避けられないトレードオフを反映しているかについて議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-27T17:54:12Z)
• Introduction to Rare-Event Predictive Modeling for Inferential Statisticians -- A Hands-On Application in the Prediction of Breakthrough Patents [0.0]
  本稿では,予測性能の最適化を目的とした定量的分析のための機械学習(ML)手法を提案する。 両フィールド間の潜在的な相乗効果について考察する。 我々は,コンピュータサイエンスの用語のデミスティフィケーションを目指して,定量的な社会科学の聴衆に手持ちの予測モデルの導入を行っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-30T13:06:25Z)

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。