Anpassung an Verteilungsverschiebungen: Ein Meta-Learning-Ansatz für inkrementelles Lernen zur Vorhersage von Aktienkurstrends

核心概念

Ein Meta-Learning-Ansatz, der sowohl die Daten als auch das Modell anpasst, um die Auswirkungen von Verteilungsverschiebungen bei der inkrementellen Aktienkurstrend-Vorhersage zu mildern.

要約

Dieser Artikel präsentiert DoubleAdapt, ein End-to-End-Framework für inkrementelles Lernen zur Vorhersage von Aktienkurstrends. Der Kernbeitrag ist die Einführung von zwei Adaptern, die das Modell und die Daten anpassen, um die Auswirkungen von Verteilungsverschiebungen zu mildern.

Der Datatenadapter besteht aus einer mehrkopfigen Merkmalsanpassungsschicht und einer mehrkopfigen Labelanpassungsschicht, um die Verteilungen der inkrementellen Daten und der Testdaten an eine lokal stationäre Verteilung anzupassen. Der Modelladapter initialisiert die Modellparameter für jede inkrementelle Lernaufgabe so, dass sie sich schnell an die angepassten inkrementellen Daten anpassen und gleichzeitig eine gewisse Robustheit gegenüber Verteilungsverschiebungen beibehalten.

Durch die Formulierung jeder inkrementellen Lernaufgabe als Meta-Lernaufgabe können die beiden Adapter automatisch optimiert werden, um eine profitable Datenanpassung und eine vorteilhafte Parameterinitialisierung zu erreichen. Die Experimente auf realen Aktiendatensätzen zeigen, dass DoubleAdapt den Stand der Technik übertrifft und eine hohe Effizienz aufweist.

統計

Die Aktienkurstrends werden als Preisänderungsrate des nächsten Tages definiert.
Die Aktiendaten umfassen 6 Indikatoren pro Tag für einen Zeitraum von 60 Tagen.
Die Datensätze CSI 300 und CSI 500 des chinesischen A-Aktienmarktes werden verwendet.

引用

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抽出されたキーインサイト

DoubleAdapt

by Lifan Zhao,S... 場所 arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2306.09862.pdf

深掘り質問

Wie könnte DoubleAdapt mit anderen Methoden wie Rolling Retraining kombiniert werden, um die Leistung weiter zu verbessern

Um die Leistung von DoubleAdapt weiter zu verbessern, könnte es mit anderen Methoden wie Rolling Retraining kombiniert werden, um die Vorteile beider Ansätze zu nutzen. Rolling Retraining kann dazu beitragen, die gesamte Datensammlung regelmäßig zu aktualisieren und das Modell von Grund auf neu zu trainieren, um sicherzustellen, dass es mit den neuesten Daten und Mustern auf dem neuesten Stand ist. Durch die Kombination von Rolling Retraining mit DoubleAdapt können wir die Effizienz des inkrementellen Lernens von DoubleAdapt mit der umfassenden Aktualisierung und Anpassung des Modells durch Rolling Retraining verbinden. Auf diese Weise können wir sicherstellen, dass das Modell sowohl schnell auf neue Daten reagiert als auch langfristig aktualisiert wird, um die Leistung zu optimieren.

Wie könnte DoubleAdapt auf andere Anwendungsgebiete mit Verteilungsverschiebungen übertragen werden, z.B. Textklassifizierung oder Sprachmodellierung

DoubleAdapt könnte auf andere Anwendungsgebiete mit Verteilungsverschiebungen übertragen werden, indem es auf Probleme wie Textklassifizierung oder Sprachmodellierung angewendet wird. In diesen Anwendungsgebieten können sich die Datenverteilungen ebenfalls im Laufe der Zeit ändern, was zu Herausforderungen für die Modellleistung führen kann. Durch die Anpassung der Daten und des Modells an diese Verteilungsverschiebungen kann DoubleAdapt dazu beitragen, die Vorhersagegenauigkeit und Robustheit von Modellen in diesen Anwendungsgebieten zu verbessern. Indem wir die Konzepte von Datenanpassung und Modellanpassung auf Textdaten oder Sprachdaten anwenden, können wir die Modelle besser auf sich ändernde Muster und Trends in diesen Daten vorbereiten.

Welche anderen Möglichkeiten gibt es, um die Robustheit des Modells gegen extreme Verteilungsverschiebungen zu erhöhen

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, die Robustheit des Modells gegen extreme Verteilungsverschiebungen zu erhöhen. Eine Möglichkeit besteht darin, das Modell mit einem breiteren Spektrum an Daten zu trainieren, um es auf eine Vielzahl von Verteilungsverschiebungen vorzubereiten. Dies kann durch die Verwendung von Daten aus verschiedenen Quellen, Zeiträumen oder Domänen erreicht werden, um sicherzustellen, dass das Modell vielseitig und anpassungsfähig ist. Darüber hinaus können Techniken wie Regularisierung und Data Augmentation eingesetzt werden, um das Modell zu stabilisieren und Overfitting zu vermeiden. Durch die Kombination dieser Ansätze können wir die Robustheit des Modells gegen extreme Verteilungsverschiebungen erhöhen und seine Leistungsfähigkeit in dynamischen Umgebungen verbessern.