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TOOL · CL_284911 · Oct 7 · 04:00

新方法利用GPU加速改进金融时间序列预测

研究人员开发了用于预测正值金融时间序列的对数乘法误差模型（log-vMEM）的可扩展正则化估计方法。这些新方法通过采用分块坐标下降算法和分层滞后结构，解决了高维系统相关的计算挑战。为了进一步提高计算可扩展性，该研究还结合了GPU加速的求积积分，以克服对数似然数值积分步骤中的瓶颈。所提出的方法应用于微软股票的日内已实现波动率动态建模。