Spektral- und Zeitreihenfusion verbessert Rohstoffpreisprognosen
Ein neues Verfahren namens Spectrogram-Enhanced Multimodal Fusion (SEMF) verspricht, die Vorhersage von Rohstoffpreisen deutlich zu verbessern. Durch die Kombination von spektralen und zeitlichen Darstellungen können ko…
- Ein neues Verfahren namens Spectrogram-Enhanced Multimodal Fusion (SEMF) verspricht, die Vorhersage von Rohstoffpreisen deutlich zu verbessern.
- Durch die Kombination von spektralen und zeitlichen Darstellungen können komplexe Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Variablen besser erfasst werden.
- SEMF wandelt die Zielzeitreihe in Morlet-Wavelet-Spektrogramme um, aus denen ein Vision Transformer lokale, frequenzbewusste Merkmale extrahiert.
Ein neues Verfahren namens Spectrogram-Enhanced Multimodal Fusion (SEMF) verspricht, die Vorhersage von Rohstoffpreisen deutlich zu verbessern. Durch die Kombination von spektralen und zeitlichen Darstellungen können komplexe Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Variablen besser erfasst werden.
SEMF wandelt die Zielzeitreihe in Morlet-Wavelet-Spektrogramme um, aus denen ein Vision Transformer lokale, frequenzbewusste Merkmale extrahiert. Gleichzeitig werden externe Einflussgrößen – etwa Finanzindikatoren und makroökonomische Signale – mit einem Transformer verarbeitet, um zeitliche Abhängigkeiten und multivariate Dynamiken zu modellieren.
Ein bidirektionaler Cross‑Attention‑Modul integriert die beiden Modalitäten zu einer einheitlichen Repräsentation. Dabei bleiben die charakteristischen Signale erhalten, während gleichzeitig die Korrelationen zwischen den Modalen berücksichtigt werden.
In mehreren Aufgaben zur Rohstoffpreisprognose zeigte SEMF konsistente Verbesserungen gegenüber sieben etablierten Baselines. Die Erfolge gelten über verschiedene Prognosehorizonte und Bewertungsmetriken hinweg und unterstreichen die Wirksamkeit der multimodalen Fusion sowie der spektralen Codierung bei der Erfassung mehrskaliiger Muster in komplexen Finanzzeitreihen.
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