RegimeNAS：面向加密货币交易的具备理论保证的 regimes-aware可微架构搜索
机器学习
2025-08-18 v1 人工智能
摘要
我们提出RegimeNAS，一种新型可微架构搜索框架，旨在通过显式集成市场regime感知能力来提升加密货币交易绩效。针对静态深度学习模型在高度动态金融环境中的局限性，RegimeNAS包含三个核心创新：（1）建立在贝叶斯搜索空间之上，具有可证明收敛性质的体系结构优化；（2）针对不同市场条件的专用、动态激活神经模块（波动性、趋势和区间模块）；（3）包含市场特定惩罚项（如波动性匹配、转换平滑性）以及数学强制的Lipschitz稳定性约束的多目标损失函数。regime识别利用跨多个时间框架的多头注意力以提高准确性和不确定性估计。对大量真实世界加密货币数据的严格实证评估表明，RegimeNAS显著优于最新基准，实现了对最佳传统循环基线的80.3%均方绝对误差降低，并显著加快收敡速度（9个epoch vs. 50+个epoch）。消融研究和regime特定分析确认了每个组件的关键贡献，尤其是regime-aware适应机制。本工作凸显了将领域特定知识（如市场regime）直接嵌入NAS过程以开发稳健且自适应的金融模型的必要性。
引用
@article{arxiv.2508.11338,
title = {RegimeNAS: Regime-Aware Differentiable Architecture Search With Theoretical Guarantees for Financial Trading},
author = {Prathamesh Devadiga and Yashmitha Shailesh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.11338},
year = {2025}
}