論文の概要: Trading Under Uncertainty: A Distribution-Based Strategy for Futures Markets Using FutureQuant Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.05595v1
• Date: Thu, 08 May 2025 18:52:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-12 20:40:10.053466
• Title: Trading Under Uncertainty: A Distribution-Based Strategy for Futures Markets Using FutureQuant Transformer
• Title（参考訳）: 不確実性下における取引:FutureQuant Transformerを用いた先物市場における流通戦略
• Authors: Wenhao Guo, Yuda Wang, Zeqiao Huang, Changjiang Zhang, Shumin ma,
• Abstract要約: FutureQuant Transformerモデルを導入し、これらの課題をナビゲートするアテンションメカニズムを活用する。 ポイント予測に焦点を当てた従来のモデルとは異なり、FutureQuantモデルは将来の価格の範囲とボラティリティを予測するのに優れている。 複雑な市場パターンを解析し、学習する能力は、意思決定の強化を可能にします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13107174618549586
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the complex landscape of traditional futures trading, where vast data and variables like real-time Limit Order Books (LOB) complicate price predictions, we introduce the FutureQuant Transformer model, leveraging attention mechanisms to navigate these challenges. Unlike conventional models focused on point predictions, the FutureQuant model excels in forecasting the range and volatility of future prices, thus offering richer insights for trading strategies. Its ability to parse and learn from intricate market patterns allows for enhanced decision-making, significantly improving risk management and achieving a notable average gain of 0.1193% per 30-minute trade over state-of-the-art models with a simple algorithm using factors such as RSI, ATR, and Bollinger Bands. This innovation marks a substantial leap forward in predictive analytics within the volatile domain of futures trading.
• Abstract（参考訳）: リアルタイム・リミット・オーダー・ブック(LOB)のような膨大なデータや変数が価格予測を複雑にする従来の先物取引の複雑な状況において、これらの課題をナビゲートするために注意機構を活用するFutureQuant Transformerモデルを導入する。 ポイント予測に焦点を当てた従来のモデルとは異なり、FutureQuantモデルは将来の価格の範囲と変動性を予測し、取引戦略に対するより豊かな洞察を提供する。 複雑な市場パターンを解析し、学習することで、リスク管理を著しく改善し、RSI、ATR、Bollinger Bandsなどの要素を用いた単純なアルゴリズムで30分間の取引で平均0.1193%の顕著な平均ゲインを達成することができる。 このイノベーションは、先物取引の不安定な領域内での予測分析において、かなり前進している。

関連論文リスト

• 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)
• Quantformer: from attention to profit with a quantitative transformer trading strategy [1.6006550105523192]
  この研究は2010年から2019年にかけて、中国資本市場における4,601株の5000,000以上の転がるデータを集めている。 本研究は、他の100因子量的戦略と比較して、株価トレンド予測におけるモデルの性能が優れていることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-30T17:18:00Z)
• Few-Shot Learning Patterns in Financial Time-Series for Trend-Following Strategies [19.781410315594144]
  本稿では,新しい市場環境に迅速に適応できる時系列トレンド追従予測器を提案する。 X-Trendは、金融時系列体制のコンテキストセットに参画する役割を担っている。 新型コロナウイルス(COVID-19)の減少から回復する戦略は、ニューラルネットワークによる時系列トレンド予測の2倍の速さで回復する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-16T15:20:12Z)
• Diffusion Variational Autoencoder for Tackling Stochasticity in Multi-Step Regression Stock Price Prediction [54.21695754082441]
  長期的地平線上での多段階の株価予測は、ボラティリティの予測に不可欠である。 多段階の株価予測に対する現在の解決策は、主に単一段階の分類に基づく予測のために設計されている。 深層階層型変分オートコーダ(VAE)と拡散確率的手法を組み合わせてセック2seqの株価予測を行う。 本モデルでは, 予測精度と分散性の観点から, 最先端の解よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-18T16:21:15Z)
• Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language Models [51.3422222472898]
  ニュース見出しを用いて,ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の株価変動を予測する能力について述べる。 我々は,情報容量制約,過小反応,制限対アビタージュ,LLMを組み込んだ理論モデルを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-15T19:22:37Z)
• 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)
• Low-Rank Temporal Attention-Augmented Bilinear Network for financial time-series forecasting [93.73198973454944]
  ディープラーニングモデルは、金融時系列データの予測問題など、さまざまな領域から来る多くの問題において、大幅なパフォーマンス改善をもたらしている。 近年,制限順序書の時系列予測の効率的かつ高性能なモデルとして,時間的注意強化バイリニアネットワークが提案されている。 本稿では,モデルの低ランクテンソル近似を提案し,トレーニング可能なパラメータの数をさらに削減し,その速度を向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-05T10:15:23Z)

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。