Higher Order Transformers: Enhancing Stock Movement Prediction On Multimodal Time-Series Data
作者: Soroush Omranpour, Guillaume Rabusseau, Reihaneh Rabbany
分类: cs.LG, q-fin.ST
发布日期: 2024-12-13
备注: KDD 2024 Workshop on Machine Learning in Finance
💡 一句话要点
提出高阶Transformer，增强多模态时间序列数据上的股票走势预测
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 高阶Transformer 股票预测 时间序列分析 多模态学习 低秩近似 金融市场 自注意力机制
📋 核心要点
- 现有股票预测方法难以有效捕捉市场中复杂的时间和变量依赖关系，限制了预测精度。
- 论文提出高阶Transformer，通过高阶自注意力和低秩近似，捕捉复杂市场动态并降低计算复杂度。
- 实验表明，该方法在Stocknet数据集上表现出色，验证了其在股票走势预测方面的有效性。
📝 摘要（中文）
本文致力于解决金融市场中股票走势预测的挑战，提出了一种名为高阶Transformer的新型架构，专门用于处理多元时间序列数据。我们将自注意力机制和Transformer架构扩展到更高阶，从而有效地捕捉跨时间和变量的复杂市场动态。为了控制计算复杂度，我们利用张量分解对潜在的大型注意力张量进行低秩近似，并采用核注意力机制，将复杂度降低到与数据大小呈线性关系。此外，我们提出了一个编码器-解码器模型，该模型集成了技术和基本面分析，利用来自历史价格和相关推文的多模态信号。在Stocknet数据集上的实验结果表明了我们方法的有效性，突出了其在增强金融市场股票走势预测方面的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决股票市场中股票走势预测的问题。现有方法，特别是传统的Transformer模型，在处理多元时间序列数据时，难以充分捕捉股票价格、交易量以及其他相关信息之间复杂的时间依赖性和变量间依赖性。此外，直接应用高阶Transformer会带来巨大的计算复杂度，限制了其在实际应用中的可行性。
核心思路：论文的核心思路是将Transformer架构扩展到更高阶，从而能够建模更高阶的依赖关系。为了解决高阶Transformer带来的计算复杂度问题，论文采用低秩张量分解和核注意力机制来近似计算注意力张量，从而将计算复杂度降低到线性级别。此外，论文还结合了技术分析（历史价格）和基本面分析（相关推文）等多模态信息，以提升预测精度。
技术框架：该模型采用编码器-解码器结构。编码器部分接收多模态输入，包括历史价格数据和相关推文数据。高阶Transformer层用于捕捉时间序列数据中的复杂依赖关系。低秩张量分解和核注意力机制用于降低计算复杂度。解码器部分根据编码器的输出预测股票走势。
关键创新：论文的关键创新在于提出了高阶Transformer架构，并结合低秩张量分解和核注意力机制来降低计算复杂度。与传统的Transformer模型相比，高阶Transformer能够捕捉更高阶的依赖关系，从而更准确地预测股票走势。此外，结合多模态信息也提升了模型的预测能力。
关键设计：论文使用了张量分解技术，将高阶注意力张量分解为多个低秩张量的乘积，从而大大降低了计算复杂度。核注意力机制也被用于进一步降低计算复杂度。损失函数的设计目标是最小化预测值与真实值之间的差异。具体的网络结构参数（如Transformer层数、注意力头数、隐藏层维度等）需要根据具体数据集进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在Stocknet数据集上优于现有的基线模型，包括传统的Transformer模型和LSTM模型。具体而言，该方法在股票走势预测的准确率方面取得了显著提升，证明了高阶Transformer在处理多元时间序列数据方面的有效性。具体的性能提升数据未知，需要在论文中查找。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于量化交易、风险管理和投资组合优化等金融领域。通过更准确地预测股票走势，投资者可以制定更有效的交易策略，降低投资风险，并提高投资回报。此外，该方法还可以扩展到其他时间序列预测问题，如商品价格预测、能源需求预测等。
📄 摘要（原文）
In this paper, we tackle the challenge of predicting stock movements in financial markets by introducing Higher Order Transformers, a novel architecture designed for processing multivariate time-series data. We extend the self-attention mechanism and the transformer architecture to a higher order, effectively capturing complex market dynamics across time and variables. To manage computational complexity, we propose a low-rank approximation of the potentially large attention tensor using tensor decomposition and employ kernel attention, reducing complexity to linear with respect to the data size. Additionally, we present an encoder-decoder model that integrates technical and fundamental analysis, utilizing multimodal signals from historical prices and related tweets. Our experiments on the Stocknet dataset demonstrate the effectiveness of our method, highlighting its potential for enhancing stock movement prediction in financial markets.