論文の概要: Boosting the Accuracy of Stock Market Prediction via Multi-Layer Hybrid MTL Structure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09760v1
• Date: Wed, 01 Jan 2025 17:47:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-26 03:08:29.294073
• Title: Boosting the Accuracy of Stock Market Prediction via Multi-Layer Hybrid MTL Structure
• Title（参考訳）: 多層ハイブリッドMTL構造による株式市場予測の精度向上
• Authors: Yuxi Hong,
• Abstract要約: 本稿では,より効率的な市場予測を実現することを目的とした,多層ハイブリッドマルチタスク学習(MTL)フレームワークを提案する。 様々な入力特徴間の複雑な対応を抽出するTransformerエンコーダ、長期的な時間的関係をキャプチャするBidirectional Gated Recurrent Unit(BiGRU)、学習プロセスを強化するためのKAN(Kolmogorov-Arnold Network)を含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Accurate stock market prediction provides great opportunities for informed decision-making, yet existing methods struggle with financial data's non-linear, high-dimensional, and volatile characteristics. Advanced predictive models are needed to effectively address these complexities. This paper proposes a novel multi-layer hybrid multi-task learning (MTL) framework aimed at achieving more efficient stock market predictions. It involves a Transformer encoder to extract complex correspondences between various input features, a Bidirectional Gated Recurrent Unit (BiGRU) to capture long-term temporal relationships, and a Kolmogorov-Arnold Network (KAN) to enhance the learning process. Experimental evaluations indicate that the proposed learning structure achieves great performance, with an MAE as low as 1.078, a MAPE as low as 0.012, and an R^2 as high as 0.98, when compared with other competitive networks.
• Abstract（参考訳）: 正確な株式市場予測は、インフォームドな意思決定の絶好の機会を提供するが、既存の手法は金融データの非線形、高次元、不安定な特性に苦しむ。 これらの複雑さに効果的に対処するためには、高度な予測モデルが必要である。 本稿では,より効率的な市場予測を実現することを目的とした,多層ハイブリッドマルチタスク学習(MTL)フレームワークを提案する。 様々な入力特徴間の複雑な対応を抽出するためのTransformerエンコーダ、長期的な時間的関係をキャプチャするためのBidirectional Gated Recurrent Unit(BiGRU)、学習プロセスを強化するためのKAN(Kolmogorov-Arnold Network)を含む。 実験結果から,MAEが1.078,MAPEが0.012,R^2が0.98,MAEが0。

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