「統計学×機械学習で株予測「MegazordNet」 | AI-SCHOLAR | AI：(人工知能)論文・技術情報メディア」

3つの要点✔️ 統計学×機械学習で株予測の精度向上！✔️ 従来の統計的およびMLベースのアルゴリズムより高精度✔️ 株予測の可能性を広げる MegazordNet: combining statistical and machine learning standpoints for time series forecastingwritten by Ilya Tolstikhin, Neil Houlsby, Alexander Kolesnikov, Lucas Beyer, Xiaohua Zhai, Thomas Unterthiner, Jessica Yung, Andreas Steiner, Daniel Keysers, Jakob Uszkoreit, Mario Lucic, Alexey Dosovitskiy(Submitted on 23 Jun 2021)Comments: Accepted by arXivSubjects: Statistical Finance (q-fin.ST); Artificial Intelligence (cs.AI); Computational Engineering, Finance, and Science (cs.CE); Machine Learning (cs.LG)code：  はじめに金融時系列の予測は、そのカオス性から困難な課題とされています。統計学と機械学習を組み合わせて用いることで、単一の解法に比べて予測の精度が向上する可能性があることが最近の文献で示されています。本研究では、これらの点を考慮して時系列予測のために金融シリーズ内の統計的特徴を構造化された深層学習モデルと組み合わせて探索するフレームワークであるMegazordNetを提案しています。関連研究長年にわたる統計的モデリングの優位性にもかかわらず、MLは現在、FTSF(金融時系列予測)に膨大に適用されています。

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2021-08-03 14:08:24

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