Neural Fractional SDE-Net による金融時系列生成
書誌事項
- タイトル別名
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- Financial Time Series Generation with Neural Fractional SDE-Net
説明
<p>本研究では，ニューラルネットワークを使用した時系列データの生成手法を提案する．株価のような現実の金融市場における時系列データは不規則にサンプリングされる場合が多く，更にそのノイズ構造は独立同分布やBrown 運動（正規分布）よりも複雑であると言われている．このような特性を持つ時系列データを生成するために，Brown 運動をベースとしたNeural Stochastic DifferentialEquation（SDE）モデルを拡張・一般化し，長期記憶特性を示すHurst 指数が半分より大きい非整数階Brown 運動に基づくNeural Fractional SDE-Net（fSDE-Net）を提案する．また，理論的にはfSDE-Netの数値解析手法を確立し，fSDE-Net の解の存在と一意性を示す． 更に，人工データと実データを用いた実証分析を行い，fSDE-Net モデルが時系列データのHurst 指数などの分布特性をうまく複製できることを示す．</p>
収録刊行物
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- 人工知能学会第二種研究会資料
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人工知能学会第二種研究会資料 2022 (FIN-028), 78-, 2022-03-12
一般社団法人 人工知能学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390856771398419712
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- ISSN
- 24365556
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用可
