金融時系列のための深層t 過程回帰モデル

抄録

深層学習をガウス過程で構築する手法が近年提案された。これは深層学習に対するカーネル関数をガウス過程の共分散関数として使用し、深層学習モデルの完全なベイズ推論を行う。それにより通常の深層学習にはない、予測の不確実性が考慮できる等のメリットが得られる。我々は、この手法を一般に裾の厚いといわれる金融データへ適用することを目的に、ガウス過程からt 過程への拡張を行う。実証分析の結果、金融時系列においてガウス過程よりも良好な結果が得られた。