021-18

第21回研究会

金融時系列のための深層t過程回帰モデル†

著者†

中川慧(野村アセットマネジメント), 角屋貴則, 内山祐介(MAZIN, Inc.)

概要†

深層学習をガウス過程で構築する手法が近年提案された。これは深層学習に対するカーネル関数をガウス過程の共分散関数として使用し、深層学習モデルの完全なベイズ推論を行う。それにより通常の深層学習にはない、予測の不確実性が考慮できる等のメリットが得られる。我々は、この手法を一般に裾の厚いといわれる金融データへ適用することを目的に、ガウス過程からt過程への拡張を行う。実証分析の結果、金融時系列においてガウス過程よりも良好な結果が得られた。

キーワード†

Gaussian Process, t Process, Deep Learning Kernel

論文†

SIG-FIN-021-18.pdf