Abstract-Finansiell tidsserie prognoser är en populär tillämpning av maskininlärningsmetoder. Tidigare studier rapporterar att avancerade prognosmetoder förutspår prisförändringar på finansmarknaderna med hög noggrannhet och att vinst kan göras handel på dessa förutsägelser. Finansekonomerna pekar dock på de finansiella marknadernas informationseffektivitet, vilket ifrågasätter prisförutsägbarheten och möjligheterna till lönsam handel. Syftet med dokumentet är att lösa denna motsägelse. I detta syfte genomför vi en omfattande prognossimulering, baserad på data från trettiofyra finansiella index över sex år. Dessa simuleringar bekräftar att de bästa maskininlärningsmetoderna ger mer exakta prognoser än de bästa ekonometriska metoderna. Vi undersöker också de metodologiska faktorer som påverkar den prediktiva noggrannheten i maskininlärning prognos experiment. Resultaten tyder på att förutsägbarheten på en finansiell marknad och genomförbarheten av lönsam modellbaserad handel i hög grad påverkas av marknadens mognad, den prognosmetod som används, den horisont för vilken den genererar förutsägelser och den metod som används för att bedöma modellen och simulera modellbaserad handel. Vi hittar också bevis mot det informativa värdet av indikatorer från området teknisk analys. Sammantaget bekräftar vi att avancerade prognosmetoder kan användas för att förutsäga prisförändringar på vissa finansmarknader och vi diskuterar om dessa resultat ifrågasätter den rådande uppfattningen i den finansiella ekonomins litteratur att finansmarknaderna är effektiva.
Hsu visade att metoden för maskininlärning kunde användas för att förutsäga finansmarknaden mer exakt än ekonomiska metoder REF.
Bridging the divide in financial market forecasting: machine learners vs. financial economists
{'venue': 'Expert Systems with Applications', 'journal': 'Expert Systems with Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}