Vorhersage des Aktienmarktes mit probabilistischen relationalen Modellen auf Basis von Diffusionsmodellen

แนวคิดหลัก

In dieser Arbeit wird ein Ansatz vorgestellt, um Denoising-Diffusions-Probabilistische-Modelle (DDPM) für Aktienmarktvorhersagen und Portfoliomanagement zu verallgemeinern. Durch die Kombination von DDPMs mit relationalen Marktdaten wird ein Rahmenwerk geschaffen, das die räumlich-zeitlichen Stärken deterministischer Modelle und die Fähigkeit zur Unsicherheitsbehandlung von DDPMs nutzt.

บทคัดย่อ

In dieser Arbeit wird ein neuartiger Ansatz zur Aktienmarktvorhersage und zum Portfoliomanagement vorgestellt, der Denoising-Diffusions-Probabilistische-Modelle (DDPM) mit relationalen Marktdaten kombiniert.
Die Autoren argumentieren, dass deterministische Ansätze zur Aktienmarktvorhersage oft an der Unsicherheit aufgrund des geringen Signal-Rausch-Verhältnisses in Finanzdaten scheitern. Probabilistische Methoden wie DDPMs haben sich jedoch als effektiv erwiesen, um höhere Unsicherheiten für Zeitreihenvorhersagen zu modellieren.
Um diese Herausforderungen zu überwinden, entwickeln die Autoren eine neuartige Architektur namens MaTCHS, die Transformer-Encoder mit maskierter Aufmerksamkeit nutzt, um sowohl zeitliche Dynamiken als auch räumliche Korrelationen zwischen Aktien zu erfassen. Darüber hinaus führen sie eine adaptive Rauschstrategie ein, um die inhärente Volatilität und kollektiven Dynamiken des Aktienmarktes besser zu modellieren.
Die Evaluierung zeigt, dass der Diffusions-basierte MaTCHS-Ansatz die Leistung aktueller Modelle für Aktienbewegungsvorhersagen und Portfoliomanagement übertrifft. Insbesondere bei der Vorhersage von Aktienkursbewegungen und der Erzielung risikobereinigter Renditen schneidet der Ansatz deutlich besser ab als alternative Methoden.
Insgesamt präsentiert diese Arbeit einen vielversprechenden Weg zur Verbesserung von Aktienmarktvorhersagen und treibt die Forschung in diesem Bereich voran, indem sie die Stärken deterministischer und probabilistischer Modelle kombiniert.

สถิติ

Die lokale Varianz eines Aktienkurses zu einem bestimmten Zeitpunkt t kann durch folgende Formel berechnet werden:
v(t) = (Σ(t+w)i=t-w(fN,t-fN,i)^2) / (2w+1)
Die normalisierte Varianz ist dann:
vnorm(t) = v(t) / max(v(τ))
Die Ähnlichkeit zwischen Aktienzeitreihen innerhalb eines Clusters kann durch den Dynamic Time Warping (DTW)-Abstand gemessen werden:
DTWintra(fN,i, C) = DTW(1/(|C|-1) * Σ(fN,j∈C, i≠j) fN,i, fN,j)
Der Einfluss einer Aktie auf ihr Cluster ist dann:
Iintra(fN,i, C) = 1 / (1 + DTWintra(fN,i, C))

คำพูด

"Durch die Kombination von DDPMs mit relationalen Marktdaten wird ein Rahmenwerk geschaffen, das die räumlich-zeitlichen Stärken deterministischer Modelle und die Fähigkeit zur Unsicherheitsbehandlung von DDPMs nutzt."
"Die Evaluierung zeigt, dass der Diffusions-basierte MaTCHS-Ansatz die Leistung aktueller Modelle für Aktienbewegungsvorhersagen und Portfoliomanagement übertrifft."

ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจาก

DiffSTOCK

by Divyanshu Da... ที่ arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14063.pdf

สอบถามเพิ่มเติม

Wie könnte der vorgestellte Ansatz erweitert werden, um auch andere Finanzinstrumente wie Anleihen oder Derivate zu modellieren

Um den vorgestellten Ansatz auf andere Finanzinstrumente wie Anleihen oder Derivate auszuweiten, könnten verschiedene Anpassungen vorgenommen werden. Zunächst wäre es wichtig, die Datenquellen und Merkmale anzupassen, um die spezifischen Eigenschaften dieser Finanzinstrumente widerzuspiegeln. Anleihen beispielsweise haben unterschiedliche Risiko- und Renditeprofile im Vergleich zu Aktien, daher müssten entsprechende Finanzindikatoren und Relationen in das Modell integriert werden.
Des Weiteren könnten spezifische Merkmale von Anleihen wie Laufzeit, Kuponrate und Bonität in die Inputdaten einbezogen werden, um die Vorhersagegenauigkeit für diese Instrumente zu verbessern. Darüber hinaus könnten spezielle Relationen zwischen verschiedenen Anleihen oder Derivaten modelliert werden, um deren Abhängigkeiten und Interaktionen im Markt zu berücksichtigen.
Durch die Erweiterung des Modells auf verschiedene Finanzinstrumente könnte eine umfassendere und präzisere Vorhersage des gesamten Finanzmarktes ermöglicht werden, was Investoren und Finanzexperten dabei unterstützen würde, fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Welche Auswirkungen hätten alternative Rauschstrategien oder Diffusionsmodellierungen auf die Leistung des Ansatzes

Die Verwendung alternativer Rauschstrategien oder Diffusionsmodellierungen könnte signifikante Auswirkungen auf die Leistung des vorgestellten Ansatzes haben. Zum einen könnten unterschiedliche Rauschstrategien dazu führen, dass das Modell verschiedene Arten von Unsicherheiten und Volatilitäten in den Finanzdaten besser oder schlechter berücksichtigt. Eine adaptive Rauschstrategie, die sich an die spezifischen Eigenschaften der Daten anpasst, könnte die Vorhersagegenauigkeit verbessern, indem sie relevante Informationen verstärkt und irrelevante Rauschsignale reduziert.
In Bezug auf die Diffusionsmodellierung könnten alternative Ansätze wie variierende Diffusionsschritte oder unterschiedliche Adaptionsmechanismen für das Rauschniveau zu unterschiedlichen Ergebnissen führen. Ein sorgfältiges Experimentieren und Testen verschiedener Diffusionsmodelle und Rauschstrategien wäre entscheidend, um die optimale Konfiguration für die spezifischen Finanzdaten und Vorhersageziele zu ermitteln.
Letztendlich könnten alternative Rauschstrategien und Diffusionsmodellierungen dazu beitragen, die Robustheit und Flexibilität des Ansatzes zu verbessern und seine Leistungsfähigkeit in verschiedenen Marktbedingungen zu stärken.

Inwiefern könnten die Erkenntnisse aus dieser Arbeit auch für andere Anwendungsgebiete mit rauscharmen Zeitreihendaten relevant sein

Die Erkenntnisse aus dieser Arbeit könnten auch für andere Anwendungsgebiete mit rauscharmen Zeitreihendaten von großer Relevanz sein. Beispielsweise könnten ähnliche Modelle und Techniken auf Bereiche wie Wettervorhersagen, medizinische Diagnosen, Verkehrsvorhersagen oder industrielle Prognosen angewendet werden, wo präzise Vorhersagen auf der Grundlage von Zeitreihendaten entscheidend sind.
Durch die Integration von probabilistischen Modellen wie den Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) könnten Unsicherheiten und Rauschen in den Daten effektiv berücksichtigt werden, was zu zuverlässigeren Vorhersagen führen könnte. Die Anwendung von Masked Relational Transformers (MRT) und anderen Architekturen zur Modellierung von räumlichen und zeitlichen Abhängigkeiten könnte auch in anderen Anwendungsgebieten mit komplexen Datenstrukturen und Interaktionen von Nutzen sein.
Insgesamt könnten die Erkenntnisse und Methoden aus dieser Arbeit dazu beitragen, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Vorhersagemodellen für rauscharme Zeitreihendaten in verschiedenen Disziplinen zu verbessern und somit einen breiteren Anwendungsbereich für fortgeschrittene Machine-Learning-Techniken zu erschließen.