基于机器学习的外汇市场显著日收益预测
机器学习
2020-09-22 v1 机器学习
摘要
资产价值预测一直吸引着量化分析领域研究人员的极大兴趣。现代机器学习模型的出现为攻克这一经典问题引入了新工具。在本文中，我们将机器学习算法应用于迄今未被探索的问题，即预测货币汇率显著波动的实例。我们使用四种主要货币对超过 10 年期间的数据，对九种现代机器学习算法进行了分析。一个关键贡献是将异常值检测方法新颖地用于此目的。数值实验表明，异常值检测方法大幅优于传统机器学习和金融技术。此外，我们展示了最近提出的新的异常值检测方法 PKDE 产生了最佳的总体结果。我们的发现跨越不同货币对、显著性水平以及时间范围均成立，表明所提方法的鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2009.10065,
title = {Machine learning based forecasting of significant daily returns in foreign exchange markets},
author = {Firuz Kamalov and Ikhlaas Gurrib},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.10065},
year = {2020}
}