MambaStock: A Powerful Tool for Stock Price Prediction Using Mamba Model

Core Concepts

MambaStock leverages the Mamba model to predict future stock prices accurately, outperforming traditional methods and assisting investors in making informed decisions.

Abstract

株式市場の予測は重要であり、従来の時系列モデルでは非線形性を捉えきれず、株価予測に不十分であった。最近登場したMambaモデルは、構造化された状態空間シーケンスモデル（S4）と選択メカニズムおよびスキャンモジュール（S6）を組み合わせて、伝統的な時系列モデルよりも優れた性能を発揮する。MambaStockは、歴史的な株式市場データを効果的に活用して将来の株価を正確に予測し、手作業の特徴量エンジニアリングや緻密な前処理が不要となる。実証研究では、MambaStockが従来の方法を上回り、投資家や機関がリターンを最大化しリスクを最小限に抑えるための情報提供に貢献することが示されている。

Stats

MambaStockモデルは先行手法を上回る高い精度を示す。 MambaStockのR2値は0.8873であり、他の比較手法よりも優れている。 MSE値は1.1514であり、高い精度が確認されている。 データはTushareから取得されており、公開可能である。

Quotes

"Traditional time series models fall short in capturing nonlinearity, leading to unsatisfactory stock predictions." "MambaStock effectively mines historical stock market data to predict future stock prices without handcrafted features or extensive preprocessing procedures." "Mamba-based deep learning architecture is able to extract more relevant and accurate information from the data than general-purpose machine learning and deep learning sequence models."

Key Insights Distilled From

MambaStock

by Zhuangwei Sh... at arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.18959.pdf

Deeper Inquiries

投資家以外の利用者にとってこの技術はどのような影響を与える可能性があるか

この技術が投資家以外の利用者に与える可能性は非常に大きいです。例えば、金融機関や政府機関は、株価予測を通じて経済動向や市場トレンドをより正確に把握し、適切な政策決定や投資戦略を立てることができます。また、一般消費者にとっても、株式市場の安定性や将来のリターンをより良く理解する手助けとなります。さらに、教育分野ではこの技術を活用して金融知識やデータ分析スキルを向上させることができるかもしれません。

伝統的な時系列モデルに対する反論としてどのような課題が考えられるか

伝統的な時系列モデルに対する反論として考えられる課題はいくつかあります。まず第一に、伝統的なモデルでは非線形性を捉える能力が限られており、株価変動の複雑さや不連続性をうまく表現できない可能性があります。また、これらのモデルは多くの前提条件を満たす必要があるため、実際の市場データへの適応性が低いという問題も存在します。さらに、伝統的なアプローチでは長期依存関係やパターン抽出能力が制限されており、「MambaStock」のような新しい手法への需要が高まっています。

この技術が他の分野に応用された場合、どんな新しい可能性が生まれるだろうか

この技術が他の分野に応用された場合、新しい可能性が生まれるでしょう。例えば医療領域では時間系列データから病気や治療効果を予測するために活用されるかもしれません。また製造業界では生産ライン上で発生する異常値や品質管理改善策を見つけ出すために使用されるかもしれません。さらに気象学でも天候予測精度向上へ役立ちそうです。