拡散モデルの金融時系列生成への応用
書誌事項
- タイトル別名
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- Application of Diffusion Models for Synthetic Financial Time Series
抄録
<p>株価をはじめとした金融時系列の生成はその変動の統計的性質から困難な課題である。これまで敵対的生成ネットワーク(GANs)、変分オートエンコーダー(VAEs)といった手法でこの課題への対処が試みられてきたが、普遍的とされる統計性全てを満たすモデルは存在しない。本研究ではウェーブレット変換と拡散モデル、特にDenoising diffusion probabilistic models(DDPMs)を適用しこの課題を解決するモデルを提案する。同手法により株価に加えて出来高やスプレッドといった関連時系列が同時に生成され、それらが金融市場で観測される統計性を再現していることを示す。</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 2023 (FIN-032), 77-79, 2024-02-27
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
- 1390862268803185280
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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