Vi föreslår Significance-Offset Convolutional Neural Network, en djup konvolutionell nätverksarkitektur för regression av multivariata asynkrona tidsserier. Modellen är inspirerad av standard autoregressiva (AR) modeller och gating mekanismer som används i återkommande neurala nätverk. Det omfattar ett AR-liknande viktningssystem, där den slutliga prediktorn erhålls som en viktad summa av justerade regressorer, medan vikterna är databeroende funktioner inlärda genom ett konvolutionsnätverk. Arkitekturen är utformad för applikationer på asynkrona tidsserier och utvärderas på sådana dataset: en hedgefonds egna dataset på över 2 miljoner citat för ett kreditderivatindex, en artificiellt genererad bullriga autoregressiva serier och hushållens elförbrukning dataset. Den föreslagna arkitekturen uppnår lovande resultat jämfört med konvolutionella och återkommande neurala nätverk. Koden för de numeriska experimenten och arkitekturimplementeringen kommer att delas online för att göra forskningen reproducerbar.
REF föreslog autoregressiva konvolutionella neurala nätverk för asynkrona finansiella tidsserier.
Autoregressive Convolutional Neural Networks for Asynchronous Time Series
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}