시간 그래프 합성곱 신경망을 활용한 금융 자산 간의 선형 통계 의존성 기반 수익률 예측 및 추론

Q: 이 논문에서 정의한 시간 그래프 합성곱 신경망이란 무엇인가?

시간 그래프 합성곱 신경망(T-GCN)은 그래프 구조 내에서 시간 변동성을 가진 데이터를 처리하기 위한 신경망 구조이다. 이 모형은 GCN과 시간 순환 신경망(RNN)을 결합하여 그래프의 공간 정보와 시간 정보를 동시에 처리하며, 노드의 시간적 정보를 학습하면서 그래프의 구조를 고려한다.

Q: 금융 자산 간의 선형 통계 의존성을 활용한 예측 모형의 성능은 어떠한가?

연구 결과, 선형 통계 의존성을 활용한 그래프 기반 학습 방법은 이를 이용하지 않은 기본 베이스라인 순환 신경망 모형보다 모든 이동창에서 더 나은 평균 제곱근 오차(RMSE) 결과를 보였다. 이는 상품 선물 시장의 통계적 의존성을 고려하는 것이 예측 성능 향상에 긍정적인 영향을 미 미친다는 것을 확인시켜 준다.

최인수; 고우성; 강기민; 장윤태; 김우창

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저자정보: 최인수 (한국과학기술원) 고우성 (연세대학교) 강기민 (한국과학기술원) 장윤태 (연세대학교) 김우창 (한국과학기술원)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회 인공지능 학술대회 논문집 한국통신학회 2023 한국 인공지능 학술대회 논문집

발행연도: 2023.9

수록면: 314 - 315 (2page)

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본 연구에서는 시간 그래프 합성곱 신경망을 활용하여 금융 상품의 수익률 예측을 개선하는 것을 목표로 하고자 하였다. 이때, 그래프의 정점(node)은 주요 미래를 나타내며, 두 정점을 연결하기 위하여 Pearson 상관 계수(Pearson correlation coefficient)와 Granger 인과관계(Granger causality)를 계산하여 활용하였다. 또한 상기한 통계 의존성의 활용에 대한 강건성을 확보하고자 20 일부터 60 일간의 이동창을 이용하여 다양한 시간창을 갖는 그래프를 ... 전체 초록 보기

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