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Gaussian Processes for Financial Forecasting with Functional Data Structures


Core Concepts
Financial forecasting using Gaussian Processes with functional data structures enhances long-term predictions and decision-making in trading.
Abstract
この論文では、Gaussian Processes(GPs)を使用して、機能的なデータ構造を活用して金融予測を行います。従来の予測手法が短期ダイナミクスに焦点を当てるのに対し、GPsは将来の経路全体にわたる確率分布を予測する可能性を提供します。特に、正確な予測だけでなく誤ったボラティリティ評価が資本損失につながる金融コンテキストでは特に有益です。この研究で使用される機能的データ表現は、過去数年間からの情報を活用して長期予測を可能にします。さらに、拡張された表現は未来の時点の複数のターゲットを取り込むことでトレーニングセットを豊かにし、長期予測を容易にします。実験は機能的および拡張されたデータ表現の効果を実証し、モデルへのノイズやファットテールの影響量を定量化しました。
Stats
GPs offer the potential to forecast not just the average prediction but the entire probability distribution over a future trajectory. GPs allow for forecasting of multiple Sharpe ratios adjusted for transaction costs. The experiments demonstrate the effectiveness of the functional and augmented data representations. By simulating data, the study reduces inherent uncertainty in testing time series models on real data.
Quotes
"GPs offer the potential to forecast not just the average prediction but the entire probability distribution over a future trajectory." "GPs allow for forecasting of multiple Sharpe ratios adjusted for transaction costs." "The experiments demonstrate the effectiveness of the functional and augmented data representations." "By simulating data, we can compare our forecast distribution over time against a full simulation of the actual distribution of our test set."

Deeper Inquiries

How do Gaussian Processes compare to traditional financial forecasting methods

ガウス過程は、従来の金融予測手法と比較してどのような特性を持っているでしょうか?ガウス過程は、平均回帰時間系列を予測する際に非常に有用です。従来の方法では短期的な動向に焦点が当てられがちですが、ガウス過程は将来の経路全体にわたる確率分布を予測することが可能です。これは金融分野では特に重要であり、正確な予測だけでなく、誤ったボラティリティ評価が資本損失を招く可能性も考慮されます。また、取引選択ではGPsを使用してトランザクションコストに対応した複数のシャープレシオを予測することができます。このようなアプローチは意思決定プロセスを支援し、取引戦略立案に役立ちます。

What are some limitations or challenges associated with using augmented data representations in financial forecasting

金融予測で増強データ表現を使用する際の制限や課題は何ですか?増強データ表現は長期的な予測能力を高める一方でいくつかの課題も伴います。例えば、データセットサイズが大きくなり計算上の問題が生じる可能性があります。GPs自体も計算量が多いため、増強技術導入時にさらなる計算負荷や処理時間の増加という問題点も考えられます。また、データ表現方法への依存度や仮定事項への影響も注意すべきポイントです。

How can these findings be applied to other fields beyond finance that involve time series analysis

これらの知見はファイナンス以外でも時系列解析を必要とする他分野へどのように応用され得るでしょうか?今回得られた結果や手法はファイナンス以外でも広範囲に活用可能です。例えば医療領域では患者モニタリングや治療効果評価時に時系列解析手法が利用されており、同様にGPsや増強データ表現等々新規手法導入で精度向上や未来推定能力拡充等多岐展開され得ます。その他製造業界でも生産ライン最適化・故障診断等幅広い場面で活用余地ありそうです。
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