A.I/FINANCE2 Time2Vec IDEA 내가 고민했던 부분과 비슷한 목적을 가지고 있어서 읽어봤다. RNN베이스 모델은 squential data를 다루는데 뛰어난 결과를 나타내지만, time-series data를 다루는데 특화되있는 것은 아니라고 말한다.그래서 data를 preprocessing하여 feature를 추출하는데 전문과들이 필요하고 손수(hand-crafting)작업하기 떄문에 시간, 노력과 비용이 많이 필요하다. Time2Vec은 새로운 모델을 제시하는 것이 아니라 Time-series data의 represnetation을 하는 방법을 새로 만든 것이다.(our goal is not to propose a new model for time series analysis, but instead to propose a .. 2020. 10. 3. Stock Market Prediction on High-Frequency Data Using Generative Adversarial Nets IDEA 이 논문은 새로운 architecuture를 만들기는 보다는 그동안 stock prediction에는 GAN모델을 사용하지 않았는데 사용해 보았더니 기존에 있던 모델들 보다 좋은 성능이 나왔다는 것이다. 모델도 실험을 위한 모델로 GAN을 어떻게 만드는냐에 따라 크게 달라질 것으로 보인다. Generator부분은 LSTM으로 구축하였는데, 사실 squential data에서 성능이 좋아보이는 것은 Transformer모델로 LSTM대신에 Transfomer모델을 썼을 경우 어떻게 되었는가에 대한 실험도 있었으면 좋겠다. GAN이란? GAN은 unsupervised learning을 하는 모델로 Generator, Discriminator 2가지 모듈이 있다. Generator는 uniform d.. 2020. 10. 1. 이전 1 다음
