Effiziente Suche nach neuronalen Architekturen für die Vorhersage von Finanzzeitreihen

Conceptos Básicos

Drei gängige Strategien zur Suche nach neuronalen Architekturen werden im Kontext der Vorhersage von Finanzzeitreihen verglichen und evaluiert.

Resumen

Die Studie untersucht drei gängige Strategien zur Suche nach neuronalen Architekturen im Kontext der Vorhersage von Finanzzeitreihen: Bayessche Optimierung, die Hyperband-Methode und Reinforcement Learning.

Die Autoren vergleichen diese Strategien auf drei verschiedenen Finanzdatensätzen für japanische, deutsche und US-amerikanische Anleihen. Dafür wurden verschiedene neuronale Netzwerkarchitekturen wie vorwärtsgerichtete Netze, konvolutionale Netze und rekurrente Netze (LSTMs) untersucht.

Die Ergebnisse zeigen, dass LSTMs und 1D-CNNs die einfachen vorwärtsgerichteten Netze in den meisten Fällen übertreffen. Zwischen den Suchstrategien gibt es nur geringe Unterschiede, wobei Hyperband und Bayessche Optimierung tendenziell bessere Ergebnisse liefern als der Reinforcement-Learning-Ansatz.

Insgesamt ist die Vorhersage von Finanzzeitreihen eine sehr schwierige Aufgabe, bei der die untersuchten Methoden nur marginale Verbesserungen gegenüber einem Zufallsvorhersager erreichen konnten. Die hohe Varianz der Ergebnisse in Abhängigkeit vom Startwert der Zufallszahlen stellt eine weitere Herausforderung dar.

Estadísticas

Die Datensätze umfassen jeweils unter 4.000 Beispiele bei rund 1.000 Merkmalen.
Die Entfernung zeitlich abgeleiteter Merkmale und eine PCA-Transformation halbierten die Merkmalszahl.

Citas

"Obwohl jede Netzwerkkonfiguration während des Optimierungsprozesses 15 Mal trainiert und getestet wurde, zeigte das Training und Testen der besten Architekturen mehr (z.B. 50) Mal manchmal schlechtere Leistung, was darauf hindeutet, dass das Problem der Varianz aufgrund des Startwerts der Zufallszahlen in unserem Ansatz nicht vollständig gelöst wurde."
"Letztendlich konnten die untersuchten Methoden nur marginale Verbesserungen gegenüber einem Zufallsvorhersager erzielen, was die Schwierigkeit der Vorhersage von Finanzzeitreihen widerspiegelt."

Ideas clave extraídas de

Chain-structured neural architecture search for financial time series forecasting

by Denis Levche... a las arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14695.pdf

Consultas más profundas

Wie könnte man die Varianz der Ergebnisse in Abhängigkeit vom Startwert der Zufallszahlen weiter reduzieren?

Um die Varianz der Ergebnisse in Abhängigkeit vom Startwert der Zufallszahlen weiter zu reduzieren, könnten mehrere Ansätze verfolgt werden.

Ensemble-Modelle: Durch die Verwendung von Ensemble-Modellen, die aus verschiedenen Inkarnationen einer ausgewählten Netzwerkarchitektur aufgebaut sind, kann die Varianz reduziert werden. Indem mehrere Modelle kombiniert werden, können die Auswirkungen von zufälligen Startwerten gemildert werden.

Kreuzvalidierung: Eine sorgfältige Anwendung von Kreuzvalidierungstechniken kann dazu beitragen, die Stabilität der Ergebnisse zu verbessern. Durch die Aufteilung der Daten in mehrere Teilmengen und das wiederholte Training und Testen der Modelle auf verschiedenen Teilmengen kann die Robustheit der Ergebnisse gegenüber zufälligen Startwerten erhöht werden.

Seed-Steuerung: Die Verwendung einer spezifischen Seed-Steuerung für die Initialisierung der Zufallszahlen kann dazu beitragen, die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse zu gewährleisten. Durch die Festlegung eines bestimmten Seeds können die zufälligen Variationen reduziert werden.

Welche zusätzlichen Informationsquellen könnten die Vorhersageleistung für Finanzzeitreihen verbessern?

Um die Vorhersageleistung für Finanzzeitreihen zu verbessern, könnten zusätzliche Informationsquellen in Betracht gezogen werden:

Externe Daten: Die Integration von externen Datenquellen wie Wirtschaftsindikatoren, politischen Ereignissen oder Wetterdaten könnte zusätzliche Einblicke liefern und die Vorhersagegenauigkeit verbessern.

Sentiment-Analyse: Die Analyse von Stimmungsdaten aus sozialen Medien, Nachrichten oder anderen Quellen könnte dazu beitragen, das Marktverhalten besser zu verstehen und in die Vorhersagemodelle zu integrieren.

Technische Indikatoren: Die Verwendung von technischen Indikatoren wie gleitenden Durchschnitten, Relative Strength Index (RSI) oder Bollinger-Bändern könnte dazu beitragen, Muster im Preisverlauf zu identifizieren und die Vorhersageleistung zu verbessern.

Inwiefern lassen sich die Erkenntnisse aus dieser Studie auf andere Anwendungsgebiete der Zeitreihenanalyse übertragen?

Die Erkenntnisse aus dieser Studie zur neuralen Architektursuche für Finanzzeitreihen könnten auf andere Anwendungsgebiete der Zeitreihenanalyse übertragen werden:

Medizinische Diagnose: In der medizinischen Diagnose könnten ähnliche Methoden zur Optimierung von neuronalen Netzwerkarchitekturen eingesetzt werden, um präzisere Vorhersagen für Krankheitsverläufe oder Behandlungsergebnisse zu treffen.

Klimamodellierung: Bei der Analyse von Klimadaten könnten die vorgestellten Suchstrategien genutzt werden, um komplexe neuronale Netzwerke zu optimieren und präzise Vorhersagen für klimatische Veränderungen zu treffen.

Verkehrsvorhersage: In der Verkehrsvorhersage könnten ähnliche Ansätze angewendet werden, um die Leistung von Zeitreihenmodellen zu verbessern und genaue Prognosen für Verkehrsflüsse oder Transportmuster zu erstellen.