[论文解读] Integrating Generative AI into Financial Market Prediction for Improved Decision Making

Chang Che, Zengyi Huang+3 more|arXiv (Cornell University)|Apr 4, 2024

Stock Market Forecasting Methods被引用 4

一句话总结

本文提出了一种新颖的框架，将条件生成对抗网络（cGAN）与时间序列分析相结合，以提高金融市场的预测准确性。通过对复杂市场动态进行建模，cGAN方法实现了高度精确的预测保真度，最大限度地减少了与实际市场表现的偏差。

ABSTRACT

This study provides an in-depth analysis of the model architecture and key technologies of generative artificial intelligence, combined with specific application cases, and uses conditional generative adversarial networks ( cGAN ) and time series analysis methods to simulate and predict dynamic changes in financial markets. The research results show that the cGAN model can effectively capture the complexity of financial market data, and the deviation between the prediction results and the actual market performance is minimal, showing a high degree of accuracy.

研究动机与目标

• 利用先进的AI技术解决准确预测动态金融市场走势的挑战。
• 克服传统模型在捕捉非线性和波动市场行为方面的局限性。
• 将生成式AI与时间序列分析相结合，更有效地建模复杂市场数据。
• 通过降低预测误差并提高模型鲁棒性，改善金融市场的决策制定。
• 证明cGAN在现实世界金融预测应用中的实际可行性。

提出的方法

• 采用条件生成对抗网络（cGAN）对金融时间序列数据的条件分布进行建模。
• 在历史市场数据上训练cGAN，以生成基于特定市场状态的未来价格路径。
• 整合时间序列分析技术，以优化和验证生成的市场轨迹。
• 使用对抗训练提升生成器生成高保真度市场模拟的能力。
• 应用条件输入（例如波动率、交易量、技术指标）引导生成过程，提高预测的相关性。
• 通过最小化重建误差并提升与实际市场趋势对齐度的损失函数对模型进行优化。

实验结果

研究问题

• RQ1 cGAN能否有效建模金融时间序列数据的复杂非线性动态？
• RQ2 与传统模型相比，cGAN与时间序列分析的结合在多大程度上提升了预测准确性？
• RQ3 条件输入在多大程度上增强了生成市场情景的保真度和相关性？
• RQ4 在现实条件下，cGAN生成的预测与实际市场表现之间的偏差如何？
• RQ5 该框架在不同市场状态和波动水平下表现出多强的鲁棒性？

主要发现

• cGAN模型有效捕捉了金融市场的复杂性，表现出对动态市场条件的强适应能力。
• 预测结果与实际市场表现的偏差极小，表明其具有高度的准确性和可靠性。
• cGAN与时间序列分析的结合显著提升了模拟市场轨迹的保真度。
• 条件输入增强了模型生成上下文相关且逼真市场情景的能力。
• 在各种市场环境下，该框架在预测准确性和鲁棒性方面均优于基线模型。
• 即使在市场波动率较高的时期，该模型仍保持低误差率，证实了其鲁棒性和实际应用价值。