Χρήση μεθόδων Transformer για Χρηματοοικονομικές Προβλέψεις
Creators: name: Μπαρμπάκας, Αναστάσιος Γεωργίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Μηχανική Μάθηση
Χρηματαγορές
Προβλέψεις
Transformers
Machine Learning
Forecasting

description: Ένας από τους σημαντικότερους τομείς έρευνας της χρηματοοικονομικής επιστήμης είναι η πρόβλεψη των χρηματοοικονομικών τάσεων, που έχει σαν βασικό στόχο την παροχή προβλέψεων με μεγάλη ακρίβεια στους λήπτες χρηματιστηριακών αποφάσεων για τις μελλοντικές χρηματοοικονομικές τάσεις. Οι πρόσφατες εξελίξεις στη Μηχανική Μάθηση και την Τεχνητή Νοημοσύνη έχουν οδηγήσει στην ανάπτυξη πολυάριθμων τεχνικών που είναι ικανές να βελτιώσουν την ακρίβεια των οικονομικών προβλέψεων. Σε αυτή τη διατριβή, διερευνούμε τη χρήση μεθόδων Transformer για χρηματοοικονομικές προβλέψεις. Τα Transformer είναι ένας νέος τύπος αρχιτεκτονικής Νευρωνικών Δικτύων που εισήχθη το 2017 και έκτοτε έχει γίνει ένα ισχυρό εργαλείο κυρίως για εργασίες Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας. Οι μέθοδοι Transformer είναι γνωστές για την ικανότητά τους να συλλαμβάνουν αποτελεσματικά τα long-term dependencies, κάτι που είναι κρίσιμο για τις οικονομικές προβλέψεις. Σε αυτή τη διατριβή, γίνεται μια διερεύνηση της χρήσης μεθόδων Transformer για πρόβλεψη οικονομικών χρονοσειρών καθώς και σύγκριση των αποδόσεών τους με παραδοσιακές μεθόδους πρόβλεψης όπως τα LSTM. Καθώς η χρήση μεθόδων Μηχανικής Μάθησης στην χρηματοοικονομική επιστήμη αυξάνεται με ταχείς ρυθμούς, τα ευρήματα αυτής της έρευνας μπορούν να αξιοποιηθούν και να βοηθήσουν τους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων του χρηματοοικονομικό κλάδο που βασίζονται σε ακριβείς προβλέψεις, ενημερώνοντας τις επενδυτικές τους στρατηγικές. Η μελλοντική έρευνα θα μπορούσε να εξετάσει την πιθανή εφαρμογή μεθόδων Transformer σε άλλες εργασίες χρηματοοικονομικών προβλέψεων, όπως επίσης και να διερευνήσει τη χρήση άλλων προηγμένων τεχνικών Βαθιάς Μάθησης για περαιτέρω βελτίωση της ακρίβειας των οικονομικών προβλέψεων.
description: . Financial forecasting has long been an important area of research in finance, with the goal of providing decision-makers with accurate predictions of future financial trends. Recent advances in Machine Learning and Artificial Intelligence have led to the development of new techniques that are capable of improving the accuracy of financial forecasting. In this thesis, we explore the use of Transformer methods for financial forecasting. The Transformer is a type of neural network architecture that was introduced in 2017 and has since become a powerful tool for natural language processing tasks. Transformer methods are known for their ability to effectively capture long-term dependencies, which is critical for financial forecasting. In this thesis, we investigate the use of Transformer methods for financial time series forecasting, and compare their performance to traditional forecasting methods such as LSTM. As the use of machine learning in finance continues to grow, the findings of this research have significant implications for decision-makers in the financial industry who rely on accurate predictions to inform their investment strategies. Future research could explore the application of Transformer methods in other financial forecasting tasks and investigate the use of other advanced deep learning techniques to further improve the accuracy of financial forecasting.