Обсуждение статьи "Нейросети в трейдинге: Модели направленной диффузии (DDM)"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Нейросети в трейдинге: Модели направленной диффузии (DDM):

Предлагаем познакомиться с моделями направленной диффузии, которые используют анизотропные и направленные шумы, зависящие от данных, в процессе прямой диффузии для захвата значимых графовых представлений.

Авторы работы "Directional diffusion models for graph representation learning" предложили использовать диффузионные модели для неконтролируемого обучения представления графов. Однако на практике столкнулись с ограничением ванильных диффузионных моделей. Проведенные ими эксперименты показали, что данные в графах могут обладать отчетливыми анизотропными и направленными структурами, которые менее заметны на изображениях. Стандартные модели диффузии с изотропным процессом прямой диффузии приведут к быстрому снижению внутренних отношений сигнал/шум (Signal-to-Noise Ratio — SNR), что сделает их менее эффективными в изучении анизотропных структур. Поэтому были предложены новые подходы, которые позволили эффективно захватывать такие анизотропные структуры. Такими являются модели направленной диффузии, которые могут эффективно смягчить проблему быстрого снижения отношения сигнал/шум. Предложенный фреймворк включает в себя генерацию зависимого от данных и направленного шума в процесс прямой диффузии. Промежуточные активации, полученные от шумопоглощающей модели, эффективно захватывают полезную семантическую и топологическую информацию, необходимую для последующих задач.

Как следствие, модели направленной диффузии предлагают многообещающий генеративный подход к обучению представления графов. Результаты экспериментов, проведенных авторами метода, демонстрируют превосходную производительность моделей по сравнению с контрастным обучением и генеративными подходами. Примечательно, что для задач классификации графов модели направленной диффузии даже превосходят базовые модели с контролируемым обучением, подчеркивая огромный потенциал моделей диффузии в области обучения представления графов.

Применение диффузионных моделей в контексте трейдинга открывает перспективы для улучшения методов представления и анализа рыночных данных. Потенциально полезными могут быть модели направленной диффузии, учитывающие анизотропные структуры данных. Поскольку финансовые рынки часто характеризуются асимметричными и направленными движениями, модели с направленным шумом могут более эффективно распознавать структурные паттерны на трендовом и коррекционном движении. Это позволит выделить скрытые зависимости и сезонные закономерности.

Автор: Dmitriy Gizlyk