論文の概要: Stock Pattern Assistant (SPA): A Deterministic and Explainable Framework for Structural Price Run Extraction and Event Correlation in Equity Markets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.15008v1
• Date: Wed, 17 Dec 2025 01:42:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-18 17:06:26.825567
• Title: Stock Pattern Assistant (SPA): A Deterministic and Explainable Framework for Structural Price Run Extraction and Event Correlation in Equity Markets
• Title（参考訳）: ストック・パターン・アシスタント(SPA) : 構造的価格変動抽出と株式市場におけるイベント相関のための決定論的かつ説明可能なフレームワーク
• Authors: Sandeep Neela,
• Abstract要約: 単調な価格変動を抽出するための決定論的フレームワークであるストック・パターン・アシスタント(SPA)を導入する。 SPAが安定な構造的分解と文脈的物語を連続的に生成することを示す。 その価値は、アナリストやリスクレビュー、より広範な説明可能なAIパイプラインを補完する、歴史的な価格構造を透過的で再現可能なビューを提供することにある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding how prices evolve over time often requires peeling back the layers of market noise to identify clear, structural behavior. Many of the tools commonly used for this purpose technical indicators, chart heuristics, or even sophisticated predictive models leave important questions unanswered. Technical indicators depend on platform-specific rules, and predictive systems typically offer little in terms of explanation. In settings that demand transparency or auditability, this poses a significant challenge. We introduce the Stock Pattern Assistant (SPA), a deterministic framework designed to extract monotonic price runs, attach relevant public events through a symmetric correlation window, and generate explanations that are factual, historical, and guardrailed. SPA relies only on daily OHLCV data and a normalized event stream, making the pipeline straight-forward to audit and easy to reproduce. To illustrate SPA's behavior in practice, we evaluate it across four equities-AAPL, NVDA, SCHW, and PGR-chosen to span a range of volatility regimes and sector characteristics. Although the evaluation period is modest, the results demonstrate how SPA consistently produces stable structural decompositions and contextual narratives. Ablation experiments further show how deterministic segmentation, event alignment, and constrained explanation each contribute to interpretability. SPA is not a forecasting system, nor is it intended to produce trading signals. Its value lies in offering a transparent, reproducible view of historical price structure that can complement analyst workflows, risk reviews, and broader explainable-AI pipelines.
• Abstract（参考訳）: 価格が時間とともにどのように変化するかを理解するには、明確で構造的な振る舞いを特定するために市場ノイズの層を剥がす必要がある。 この目的の技術的指標、チャートヒューリスティックス、さらには高度な予測モデルによく使われるツールの多くは、重要な疑問を未解決のまま残している。 技術的な指標はプラットフォーム固有のルールに依存しており、予測システムは説明の観点からはほとんど提供しない。 透明性や監査性を必要とする設定では、これは大きな課題になります。 SPA(Stock Pattern Assistant)は,モノトニックな価格変動を抽出し,関連する公開イベントを対称的相関窓を通じてアタッチし,事実的かつ歴史的かつガードレール化された説明を生成するための決定論的フレームワークである。 SPAは毎日のOHLCVデータと正規化されたイベントストリームのみに依存しており、パイプラインを真っ直ぐ前向きに監査し、簡単に再現することができる。 実際にSPAの行動を説明するため,AAPL,NVDA,SCHW,PGR-chosenの4つの株式を,様々なボラティリティ体制とセクター特性にまたがって評価した。 評価期間は穏やかだが,SPAが安定な構造的分解と文脈的物語を連続的に生成することを示す。 アブレーション実験はさらに、決定論的セグメンテーション、イベントアライメント、制約付き説明が解釈可能性にどのように貢献するかを示す。 SPAは予測システムではなく、トレーディングシグナルの生成も意図していない。 その価値は、アナリストのワークフローやリスクレビュー、より広範な説明可能なAIパイプラインを補完する、歴史的な価格構造を透過的で再現可能なビューを提供することにある。

関連論文リスト

• Explainable Artificial Intelligence for Economic Time Series: A Comprehensive Review and a Systematic Taxonomy of Methods and Concepts [0.0]
  本調査は、経済時系列のXAIに関する文献をレビューし、整理するものである。 そこで本研究では, (i) 説明機構によってメソッドを分類する分類法を提案する。 我々は、ラグの断片化と計算コストを削減する時系列固有の適応を合成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-14T00:45:30Z)
• Integrating AI and Ensemble Forecasting: Explainable Materials Planning with Scorecards and Trend Insights for a Large-Scale Manufacturer [0.45687771576879593]
  本稿では,アフターセール需要予測とモニタリングのための実用的アーキテクチャを提案する。 統計モデル、機械学習モデル、ディープラーニングモデルの、収益とクラスタ対応のアンサンブルを統合する。 システムは90か国以上、約6,000の部品の予測、監視、在庫決定のループを閉じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-01T15:14:10Z)
• FinTSB: A Comprehensive and Practical Benchmark for Financial Time Series Forecasting [58.70072722290475]
  ファイナンシャル・タイム・シリーズ(FinTS)は、人間の脳を増強した意思決定の行動を記録する。 FinTSBは金融時系列予測のための総合的で実用的なベンチマークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-26T05:19:16Z)
• On the Loss of Context-awareness in General Instruction Fine-tuning [101.03941308894191]
  教師付き微調整後の文脈認識の喪失について検討した。 性能低下は,会話指導の微調整中に学んだ異なる役割に対する偏見と関連していることがわかった。 一般命令微調整データセットから文脈依存例を識別する指標を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-05T00:16:01Z)
• Identifying and Mitigating Social Bias Knowledge in Language Models [52.52955281662332]
  個々人の社会的偏見をきめ細かなキャリブレーションを可能にする新しいデバイアス・アプローチであるFairness Stamp(FAST)を提案する。 FASTは最先端のベースラインを超え、デバイアス性能が優れている。 これは、大きな言語モデルにおける公平性を達成するためのきめ細かいデバイアス戦略の可能性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-07T17:14:58Z)
• Stock Broad-Index Trend Patterns Learning via Domain Knowledge Informed Generative Network [2.1163070161951865]
  本稿では、市場固有の特性を意図的に設計したインデックスGANを提案する。 また、実数列と予測列の間のワッサーシュタイン距離を近似するために批判を利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-27T21:56:56Z)
• Explainability in Process Outcome Prediction: Guidelines to Obtain Interpretable and Faithful Models [77.34726150561087]
  本稿では、プロセス結果予測の分野における説明可能性モデルと説明可能性モデルの忠実性を通して、説明可能性を定義する。 本稿では,イベントログの仕様に基づいて適切なモデルを選択することのできる,X-MOPというガイドラインのセットを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-30T05:59:50Z)
• Trade When Opportunity Comes: Price Movement Forecasting via Locality-Aware Attention and Iterative Refinement Labeling [11.430440350359993]
  2つの主成分を持つ価格変動予測フレームワークであるLARAを提案する。 LA-Attentionはマスク付きアテンションスキームを通じて潜在的に有益なサンプルを抽出する。 RA-Labelingは、潜在的に利益の出るサンプルのうるさいラベルを洗練させる。 LARAは、Qlibの量的投資プラットフォーム上で、いくつかの機械学習ベースの手法を大幅に上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-26T05:52:42Z)
• Foreseeing the Benefits of Incidental Supervision [83.08441990812636]
  本稿では,実験を行なわずに,特定の目標タスクに対して,様々な種類の偶発信号の利点を定量化できるかどうかを考察する。 本稿では,PABI(PAC-Bayesian motivated informativeness measure)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-09T20:59:42Z)

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。