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「機械学習で時系列予測はできるのか」論議がTransformerと共に帰ってきた - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

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    kusomamma
    この手の話に食いつくのは、株価と睨めっこする人たちなんだろうけど、時系列変動で株価が決まるなら、業績が無意味ってことで。もちろんそんなことはなく時系列変動は結果であって、予測のための入力変数ではない。

    その他
    nakag0711
    時系列そのものだけ見て予測という考え自体が根本的に問題ある。物理の波動現象みたいに現象そのものが自分自身の過去から決まるようになっている場合以外には無理がある

    その他
    cartman0
    まあ実際回帰するようなタイプじゃないとわからんというオチよね

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    rityel
    毎回忘れずに僕は素人なのでってダサい予防線張るのもうそろそろやめてくれや……何年言い続けてるのよ

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    takashi_kun
    時系列分析は正直あまりやりたくないタスクの一つ。周期性もデータ粒度に依存するし、簡単にleakするし、ラグの取り方もある。時間をかけたデータ調査とモデリングが必要

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    crybb
    本筋からずれるけど仕手筋的な動きって株価の時系列だけ見ても予測できそうだよね。短期的、局所（ボロ株）的ならいける？後ろ向きすぎるけども

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    misshiki
    “結局、Transformerご自慢の(self-)attentionという仕組みと、世の中に溢れる一般的な時系列データが持つ「トレンド」「周期性」「ドリフト」「レジームスイッチ」といった気まぐれ感ある特徴との相性が悪い”

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    beginnerchang
    その分野の素人なら、その分野の技術記事を書かないのが正解だとは思わないの？何を知ったかぶっているの？

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    augsUK
    特定のニュースや噂をLLMと機械学習で数値した上で株価に反映されるまでの時間遅れを求めて利ざやを抜くならまだしも、株価の時系列データを入力に時系列データの未来予測をする問題設定が本質的に厳しい。

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    fhvbwx
    時系列予測用機械学習が開発されるのは時間の問題な気がするが、そうなると金融トレーディング業界が崩壊するのでそれはそれで問題

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    auto_chan
    ランダム／カオスに振る舞うデータはいくら学習してもただの乱数生成装置が生まれそう。パターン認知も徒労に終わりそう。予測可能なトレンド／正のフィードバックや何かしらの歪みを人間より正確にとらえるには……

    その他
    rityel
    毎回忘れずに僕は素人なのでってダサい予防線張るのもうそろそろやめてくれや……何年言い続けてるのよ

    その他
    takashi_kun
    時系列分析は正直あまりやりたくないタスクの一つ。周期性もデータ粒度に依存するし、簡単にleakするし、ラグの取り方もある。時間をかけたデータ調査とモデリングが必要

    その他
    sds-page
    周期性があるものはいいけど複雑なものはまだまだか

    その他
    kusomamma
    この手の話に食いつくのは、株価と睨めっこする人たちなんだろうけど、時系列変動で株価が決まるなら、業績が無意味ってことで。もちろんそんなことはなく時系列変動は結果であって、予測のための入力変数ではない。

    その他
    takmin
    s4みたいな直交関数の係数を学習させるようなNNモデルならどうだろう。

    その他
    cartman0
    まあ実際回帰するようなタイプじゃないとわからんというオチよね

    その他
    nakag0711
    時系列そのものだけ見て予測という考え自体が根本的に問題ある。物理の波動現象みたいに現象そのものが自分自身の過去から決まるようになっている場合以外には無理がある

    その他
    deejayroka
    “Transformerになると「attentionが過去サンプルの重要性にバラバラに重みづけをかけてしまうためにサンプルサイズが小さいと容易に過学習してしまいドリフトや状態変化があると追従できない」ということなのかも”

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