基于 TCN 的知识驱动股市趋势预测与解释

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基于 TCN 的知识驱动股市趋势预测与解释

1. 背景介绍

金融时间序列(FTS)建模历史悠久,20 世纪 70 年代初它首次革新了算法交易。FTS 分析包括两类:基础分析和技术分析。但这两种分析方法都受到有效市场假说(EMH)的质疑。

自 1970 年提出以来,EMH 一直备受争议,它假设股价最终是不可预测的。但这并没有限制如下研究:通过使用线性、非线性和基于 ML 的模型进行 FTS 建模。

由于金融时间序列具有非平稳、非线性、高噪声的特点,因此传统的统计模型很难准确地预测它们。近年来,越来越多的研究开始尝试将深度学习应用于股市预测,虽然还远远不够完善。例如:

2013 年

Lin 等人在论文《An SVM-based approach for stock market trend prediction》中提出一种基于支持向量机的股票预测方法,建立两部分特征选择和预测模型,并证明该方法比传统方法具有更好的泛化能力。

2014 年

Wanjawa 等人在论文《ANN Model to Predict Stock Prices at Stock Exchange Markets》中,提出一种利用误差反向传播的前馈多层感知机来预测股票价格的神经网络。结果表明,该模型能够对典型的股票市场进行预测。

2017 年

进入 LSTM 时代:使用 LSTM 网络处理时间序列数据的研究激增。

Zhao 等人在论文《Time-Weighted LSTM Model with Redefined Labeling for Stock Trend Prediction》中提出向 LSTM 中加入时间加权函数,其结果优于其他模型。

2018 年

Zhang 等人在文章《Forecasting stock prices with long-short term memory neural network based on attention mechanism》中结合了卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),提出了一种新的架构——深度广域神经网络(DWNN)。结果表明,与常规 RNN 模型相比,DWNN 模型可以将预测均方误差降低 30%。

Ha 等人在《Forecasting the volatility of stock price index: A hybrid model integrating LSTM with multiple GARCH-type models》中提出将 CNN 用于定量股票选择策略,以确定股市趋势,然后使用 LSTM 预测股票价格,并提出一种混合神经网络模型,用于定量择时策略,以增加利润。

Jiang 等人在《Stock Price Forecast Based on LSTM Neural Network》中利用 LSTM 神经网络和 RNN 来构建模型,发现 LSTM 可以更好地应用于股票预测。

2019 年

在论文《Stock closing price prediction based on sentiment analysis and LSTM》中,Jin 等人在模型分析中增加了投资者的情感倾向,并引入经验模态分解(EMD)与 LSTM 相结合,以获得更准确的股票预测。基于注意力机制的 LSTM 模型在语音和图像识别中很常见,但在金融领域却很少使用。

Radford 等人提出 GPT-2,旨在设计一个多任务学习器。它将预训练与监督微调结合起来,以实现更加灵活的迁移方式。GPT-2 具有 15 亿参数。

在《Knowledge-Driven Stock Trend Prediction and Explanation via Temporal Convolutional Network》中,Shumin 等人提出一种基于时间卷积网络的知识驱动方法(KDTCN),来进行股票趋势预测与解释。

他们首先从财经新闻中提取结构化事件,并利用知识图谱获取事件嵌入。然后,将事件嵌入和股票价格结合起来预测股票走势。实验表明,该方法对股市趋势突变情况具有更快的反应能力,在股票数据集上的性能优于 SOTA 方法(本文将重点介绍这一方法)。

2020 年

2020 年,Jiayu 等人和 Thomas 等人提出一类混合注意力网络,可基于近期新闻预测股票趋势。具有注意机制的 LSTM 优于常规 LSTM,因为其独特的存储单元结构避免了长期依赖性。

Hongyan 等人在论文《Temporal Convolutional Attention-based Network For Sequence Modeling》中提出一种探索性网络结构:基于时间卷积注意力的网络(TCAN)。该网络结合了时间卷积网络和注意力机制,包括两个部分:一个是时间注意力(TA),用来捕获序列中的相关特征;另一个是增强残差(ER),用来提取浅层的重要信息并迁移到深层。

以上时间线旨在方便读者了解 FTS 与深度学习的历史关联,并非淡化同时期学术界其他人所做的重要工作。

需要注意的是:FTS 预测领域的学术出版物可能具有误导性。由于大量使用模拟器,许多 FTS 预测论文往往会夸大其性能。这些论文中声称的许多性能难以复现,因为它们无法泛化至所预测的特定 FTS 的未来变化。

参考

https://mp.weixin.qq.com/s/hE0elaJcywb084rmWZzTAw

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