Application of Diffusion Models for Synthetic Financial Time Series

Abstract

株価をはじめとした金融時系列の生成はその変動の統計的性質から困難な課題である｡これまで敵対的生成ﾈｯﾄﾜｰｸ(GANs)､変分ｵｰﾄｴﾝｺｰﾀﾞｰ(VAEs)といった手法でこの課題への対処が試みられてきたが､普遍的とされる統計性全てを満たすﾓﾃﾞﾙは存在しない｡本研究ではｳｪｰﾌﾞﾚｯﾄ変換と拡散ﾓﾃﾞﾙ､特にDenoising diffusion probabilistic models(DDPMs)を適用しこの課題を解決するﾓﾃﾞﾙを提案する｡同手法により株価に加えて出来高やｽﾌﾟﾚｯﾄﾞといった関連時系列が同時に生成され､それらが金融市場で観測される統計性を再現していることを示す｡