Core Concepts
金融市場の急激な変化に迅速に適応できる新しいトレンドフォロー予測モデルを提案する。少量学習と変化点検出を活用し、類似パターンからトレンドを転移させることで、新しい市場環境に素早く対応できる。
Abstract
本論文では、金融市場の急激な変化に迅速に適応できる新しいトレンドフォロー予測モデルを提案している。
主な内容は以下の通り:
少量学習と変化点検出を活用し、類似パターンからトレンドを転移させることで、新しい市場環境に素早く対応できるモデルを開発した。
提案モデルは、2018年から2023年の極めて変動の大きい期間において、ベースラインの深層学習モデルに比べて18.9%、従来のトレンドフォロー戦略に比べて10倍のシャープレシオ改善を達成した。また、COVID-19ショック時の回復も2倍速かった。
提案モデルは、過去に見たことのない金融資産に対しても、ゼロショット学習により5倍のシャープレシオ改善を実現した。
クロスアテンションメカニズムにより、予測とコンテキストセットのパターンの関係を解釈可能にした。
Stats
2018年から2023年の期間において、提案モデルはベースラインの深層学習モデルに比べて18.9%、従来のトレンドフォロー戦略に比べて10倍のシャープレシオ改善を達成した。
COVID-19ショック時の回復は、提案モデルがベースラインの2倍速かった。
ゼロショット学習により、過去に見たことのない金融資産に対して5倍のシャープレシオ改善を実現した。
Quotes
"金融市場の急激な変化に迅速に適応できる新しいトレンドフォロー予測モデルを提案する。"
"少量学習と変化点検出を活用し、類似パターンからトレンドを転移させることで、新しい市場環境に素早く対応できる。"
"提案モデルは、極めて変動の大きい期間において、ベースラインの深層学習モデルに比べて18.9%、従来のトレンドフォロー戦略に比べて10倍のシャープレシオ改善を達成した。"