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핵심 개념
注文フロー画像を使用した簡単なCNNモデルが最も優れたパフォーマンスを達成し、将来のボラティリティを正確に予測することが可能である。
초록
- 著者はビットコイン価格の短期ボラティリティ予測の難しさに焦点を当てている。
- 注文フローデータを画像に変換し、異なるニューラルネットワークモデルでトレーニングする手法が提案されている。
- 実験結果では、CNNを用いた注文フロー表現が最も優れたパフォーマンスを示しており、他の手法よりも正確な予測が可能であることが示されている。
- モデルの構造や性能評価に関する詳細な情報が提供されている。
導入
- 長期的なボラティリティ予測に対する従来のアプローチと比較して、短期的な市場変動の重要性が強調されている。
方法論
- 注文フロー画像表現は、市場イベントのコンテキストをより良く捉え、未来のボラティリティに有益な洞察を提供する。
結果
- CNN-Aggrモデルは他のすべての手法よりも優れた平均スコアを達成し、最も低い標準偏差を持つことから堅牢な全体的なパフォーマンスが示されている。
結論と今後の展望
- 提案されたパイプラインは他資産クラスのボラティリティ予測に一般化可能であり、さらなる改善や拡張が可能である。
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arxiv.org
Learning to Predict Short-Term Volatility with Order Flow Image Representation
통계
1月2021年から得られた価格データを使用して実験が行われました。
CNN-Aggrモデルは平均RMSPEスコアで他のすべての手法よりも優れたパフォーマンスを示しました。
인용구
"Several models have been trained on these data. Experiments show that a simple CNN model complemented by the aggregated features achieves the best prediction accuracy."
"The proposed pipeline can be easily generalized to predict the volatility of other asset classes as long as the top of the order book and the time and sales are provided."
더 깊은 질문
どうしてResNet-18やConvMixer-Aggrといった重量級のモデルはCNN-Aggrよりも性能が劣ってしまったのか
ResNet-18やConvMixer-Aggrなどの重量級モデルがCNN-Aggrよりも性能が劣る理由は、いくつかの要因による可能性があります。まず、これらのモデルはImageNetなどで事前学習されたものであり、実際のオーダーフロー画像とは異なるデータセットでトレーニングされています。したがって、オーダーフロー画像に適応する際に十分な一貫性を持たせることが難しい可能性が考えられます。さらに、ResNet-18やConvMixer-Aggrは非常に複雑な構造を持ち、オーダーフロー画像という合成的な情報源に対して過剰すぎるモデリング能力を持っている可能性もあります。このような高度なモデルでは過学習や局所最適解へ収束するリスクが高まり、予測精度を低下させてしまうことが考えられます。
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注文ブックダイナミクス以外に市場洞察向上のための重要情報源として考えられるものは他取引所から得られる相関情報やマクロ経済指標です。例えば、株価変動率予測時にS&P500やNASDAQだけでなく他商品価格指数（CPI）、失業率等々幅広い経済指標を利用することで将来的株価変動率予想精度向上する可能性が示唆されています。また、ニュースソースから得られた情報や社会政治的出来事等も市場洞察向上及び投資判断支援材料として有益です。
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