株式予測のための新しい位置メカニズムと改良されたEMDを備えたエンドツーエンド構造

Core Concepts

本論文では、株式市場情報と個別株式情報の両方を考慮した注意メカニズムを使用した新しい手法を提案しています。また、株式データの短期的なノイズを低減するための新しいEMDベースのアルゴリズムも提案しています。

Abstract

本論文では、株式動向予測のための新しい手法であるACEFormerを提案しています。ACEFormerは前処理モジュール、蒸留モジュール、注意モジュール、全結合モジュールで構成されています。
前処理モジュールでは、提案したACEEMDアルゴリズムを使用して株式データのノイズを低減しています。ACEEMDは端点効果を軽減し、株式データの重要な変曲点を保持することができます。
蒸留モジュールでは、確率的な注意メカニズムを使用して主要な特徴を抽出し、畳み込みとプーリングによって特徴データの次元を削減しています。また、時間認識メカニズムを使用して時間的特徴を抽出し、入力データの時間情報を強化しています。
注意モジュールでは、蒸留モジュールからの特徴データをさらに抽出し、より重要な特徴を得ています。全結合モジュールは線形回帰を行い、最終的な予測値を出力します。
提案手法であるACEFormerは、NASDAQ100とSPY500の2つのデータセットを用いた実験で、他の最先端手法と比較して優れた性能を示しています。特に、トレンド予測の正確性と投資収益率の指標で優れた結果が得られています。これは、ACEEMDによるノイズ除去、注意メカニズムの組み合わせ、時間認識メカニズムによる時間情報の強化が効果的に機能したためだと考えられます。

Stats

株式市場の長期的な傾向を正確に予測できれば、投資家は株価の上昇(下落)前に買い(売り)をすることで最大の利益を得ることができる。
ACEFormerは、SPY500(NASDAQ100)データセットで、ACC 69.23%、MCC 0.379(ACC 69.23%、MCC 0.382)の予測精度を達成し、IRR 16.62%(22.31%)、SR 5.71(6.43)の投資収益率を得ることができた。

Quotes

「株価は非線形、高変動、ノイズが多く、市場情報の伝播も均一ではない」
「短期的な高頻度取引は株式の長期的な傾向を隠蔽してしまう」

Key Insights Distilled From

An End-to-End Structure with Novel Position Mechanism and Improved EMD for Stock Forecasting

by Chufeng Li,J... at arxiv.org 04-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.07969.pdf

Deeper Inquiries

株式市場の長期的な傾向を正確に予測するためには、どのようなデータ以外の情報を活用することが重要だと考えられるか

株式市場の長期的な傾向を正確に予測するためには、株式市場情報だけでなく個々の株式情報も考慮することが重要です。文脈から分かるように、従来の研究は個々の株式情報に焦点を当てていましたが、株式市場情報や株式データの高いノイズを無視していました。提案された方法では、注目メカニズムを使用して株式市場情報と個々の株式情報の両方を考慮しています。これにより、より包括的な情報を取り入れることで、株式市場全体の動向をより正確に予測することが可能となります。

株式市場の短期的な高頻度取引の影響を完全に排除することは可能か

株式市場の短期的な高頻度取引の影響を完全に排除することは困難ですが、適切なアプローチによってその影響を軽減することは可能です。提案されたACEEMDアルゴリズムは、短期的なノイズを削減するための新しい手法であり、株式データからノイズを効果的に取り除くことができます。また、高いボラティリティを持つ株式データに対処するための他の指標や手法も存在します。移動平均などの指標は、ノイズを平滑化し、適切な取引のタイミングを見極めるのに役立ちます。短期的な高頻度取引の影響を完全に排除することは難しいかもしれませんが、適切な手法を用いてその影響を最小限に抑えることが重要です。

それ以外にどのようなアプローチが考えられるか

株式予測の精度向上と投資収益率の向上を同時に実現するためには、新しいモデルアーキテクチャやアルゴリズムの開発が必要です。ACEFormerのようなモデルは、ACEEMDアルゴリズムを組み込むことでノイズを削減し、株式データからより正確な予測を行うことができます。さらに、時間に敏感なメカニズムや注意メカニズムを組み合わせることで、より包括的な特徴を抽出し、予測の精度を向上させることが可能です。将来的には、さらなるデータの活用やモデルの改良によって、株式予測の精度と投資収益率の向上を両立させるための新しいアーキテクチャやアルゴリズムの開発が重要となります。