Few-Shot Learning Patterns in Financial Time-Series for Trend-Following Strategies

要約

2020年の新型コロナウイルス感染症パンデミックの到来で見られたように、システマティックなトレーディング戦略の予測モデルは、金融市場の状況が変化するとすぐには適応しません。このとき、市場の状況が劇的に変化し、多くの予測モデルが損失を生むポジションをとりました。
このような状況に対処するために、我々は、レジームと呼ばれる、新しい市場状況に迅速に適応できる新しい時系列トレンド追跡予測ツールを提案します。
私たちは深層学習コミュニティの最近の開発を活用し、少数ショット学習を使用します。
私たちは、金融時系列レジームのコンテキストセットを監視する立場をとる、Cross Attentive Time-Series Trend Network – X-Trend – を提案します。
X-Trend は、コンテキスト セット内の同様のパターンからトレンドを転送して、予測を行い、新しい明確なターゲット領域のポジションを取得します。
X-Trend は、2018 年から 2023 年の市場の混乱期にシャープ レシオがニューラル フォーキャッターと比較して 18.9%、従来の時系列モメンタム戦略と比較して 10 倍増加し、新しい金融制度に迅速に適応することができます。当社の戦略は 2 回回復します。
ニューラル予測者と比較して、新型コロナウイルス感染症の影響からの回復までのスピードが速い。
X-Trend は、新しい未確認の金融資産に対してゼロショット ポジションを取ることもでき、同期間のニューラル時系列トレンド予測ツールと比較してシャープ レシオが 5 倍増加します。
X-Trend は、翌日の価格を予測し、取引シグナルを出力します。
さらに、クロスアテンション メカニズムにより、コンテキスト セット内の予測とパターンの間の関係を解釈できるようになります。

要約(オリジナル)

Forecasting models for systematic trading strategies do not adapt quickly when financial market conditions change, as was seen in the advent of the COVID-19 pandemic in 2020, when market conditions changed dramatically causing many forecasting models to take loss-making positions. To deal with such situations, we propose a novel time-series trend-following forecaster that is able to quickly adapt to new market conditions, referred to as regimes. We leverage recent developments from the deep learning community and use few-shot learning. We propose the Cross Attentive Time-Series Trend Network – X-Trend – which takes positions attending over a context set of financial time-series regimes. X-Trend transfers trends from similar patterns in the context set to make predictions and take positions for a new distinct target regime. X-Trend is able to quickly adapt to new financial regimes with a Sharpe ratio increase of 18.9% over a neural forecaster and 10-fold over a conventional Time-series Momentum strategy during the turbulent market period from 2018 to 2023. Our strategy recovers twice as quickly from the COVID-19 drawdown compared to the neural-forecaster. X-Trend can also take zero-shot positions on novel unseen financial assets obtaining a 5-fold Sharpe ratio increase versus a neural time-series trend forecaster over the same period. X-Trend both forecasts next-day prices and outputs a trading signal. Furthermore, the cross-attention mechanism allows us to interpret the relationship between forecasts and patterns in the context set.

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