論文の概要: Feature Optimization for Time Series Forecasting via Novel Randomized Uphill Climbing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03805v1
• Date: Fri, 02 May 2025 08:56:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-08 19:07:35.82663
• Title: Feature Optimization for Time Series Forecasting via Novel Randomized Uphill Climbing
• Title（参考訳）: ランダム化アップヒルクライミングによる時系列予測の特徴最適化
• Authors: Nguyen Van Thanh,
• Abstract要約: アップヒルクライミング(Uphill Climbing)は、アートエクイティのアルファファクターの状態を量的ヘッジファンドに提供した軽量な検索である。 本稿では,RUCを多変量時系列予測のためのモデルに依存しない特徴最適化フレームワークに一般化することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Randomized Uphill Climbing is a lightweight, stochastic search heuristic that has delivered state of the art equity alpha factors for quantitative hedge funds. I propose to generalize RUC into a model agnostic feature optimization framework for multivariate time series forecasting. The core idea is to synthesize candidate feature programs by randomly composing operators from a domain specific grammar, score candidates rapidly with inexpensive surrogate models on rolling windows, and filter instability via nested cross validation and information theoretic shrinkage. By decoupling feature discovery from GPU heavy deep learning, the method promises faster iteration cycles, lower energy consumption, and greater interpretability. Societal relevance: accurate, transparent forecasting tools empower resource constrained institutions, energy regulators, climate risk NGOs to make data driven decisions without proprietary black box models.
• Abstract（参考訳）: ランダム化アップヒルクライミング(Randomized Uphill Climbing)は軽量で確率的な検索ヒューリスティックで、現在最先端のエクイティ・アルファ・ファクターを量的ヘッジファンドに供給している。 本稿では,RUCを多変量時系列予測のためのモデルに依存しない特徴最適化フレームワークに一般化することを提案する。 中心となる考え方は、ドメイン固有文法から演算子をランダムに構成し、ローリングウィンドウ上で安価なサロゲートモデルで候補を迅速にスコアし、ネストされたクロスバリデーションと情報理論の縮小によって不安定性をフィルタすることで、候補特徴プログラムを合成することである。 GPUの深層学習から特徴発見を分離することで、より高速なイテレーションサイクル、エネルギー消費の低減、解釈可能性の向上を実現している。 社会的関連性: 正確で透明な予測ツールにより、資源に制約のある機関、エネルギー規制機関、気候リスクNGOが、独自のブラックボックスモデルなしでデータ駆動決定を行うことができる。

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