FinTSBridge: A New Evaluation Suite for Real-world Financial Prediction with Advanced Time Series Models

要約

近年の時系列予測への注意が高まっているにもかかわらず、多くの研究は、予測パフォーマンスの向上を目指して、時系列予測で遭遇する課題に対処するためのさまざまなソリューションを提案しています。
ただし、これらの時系列予測モデルを金融資産価格設定の分野に効果的に適用することは依然として困難な問題です。
最先端の時系列予測モデルを金融資産の価格設定と結びつける橋がまだ必要です。
このギャップを埋めるために、次の取り組みを実施しました。1）財務ドメインから3つのデータセットを構築しました。
2）最近の研究から10以上の時系列予測モデルを選択し、財務時系列でのパフォーマンスを検証しました。
3）MSEとMAEに加えて、MSICとMSIRの新しいメトリックを開発し、モデルによってキャプチャされた時系列相関を紹介しました。
4）これら3つのデータセットの財務固有のタスクを設計し、重要な財務上の問題におけるこれらの予測モデルの実用的なパフォーマンスとアプリケーションの可能性を評価しました。
開発された新しい評価スイートであるFintsbridgeが、フィナニカルドメインの高度な予測モデルの有効性と堅牢性に関する貴重な洞察を提供できることを願っています。

要約(オリジナル)

Despite the growing attention to time series forecasting in recent years, many studies have proposed various solutions to address the challenges encountered in time series prediction, aiming to improve forecasting performance. However, effectively applying these time series forecasting models to the field of financial asset pricing remains a challenging issue. There is still a need for a bridge to connect cutting-edge time series forecasting models with financial asset pricing. To bridge this gap, we have undertaken the following efforts: 1) We constructed three datasets from the financial domain; 2) We selected over ten time series forecasting models from recent studies and validated their performance in financial time series; 3) We developed new metrics, msIC and msIR, in addition to MSE and MAE, to showcase the time series correlation captured by the models; 4) We designed financial-specific tasks for these three datasets and assessed the practical performance and application potential of these forecasting models in important financial problems. We hope the developed new evaluation suite, FinTSBridge, can provide valuable insights into the effectiveness and robustness of advanced forecasting models in finanical domains.

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