論文の概要: Machine Learning Algorithms for Financial Asset Price Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.01504v1
- Date: Tue, 31 Mar 2020 18:14:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-18 00:40:21.322474
- Title: Machine Learning Algorithms for Financial Asset Price Forecasting
- Title（参考訳）: 金融資産価格予測のための機械学習アルゴリズム
- Authors: Philip Ndikum
- Abstract要約: 本研究は、高性能コンピューティングインフラ上での機械学習アルゴリズムの最先端実装を直接比較し、対比する。
実装された機械学習モデル – ストックユニバース全体の時系列データに基づいてトレーニングされた – は、OOS(Out-of-sample)テストデータにおいて、CAPMを大幅に上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This research paper explores the performance of Machine Learning (ML)
algorithms and techniques that can be used for financial asset price
forecasting. The prediction and forecasting of asset prices and returns remains
one of the most challenging and exciting problems for quantitative finance and
practitioners alike. The massive increase in data generated and captured in
recent years presents an opportunity to leverage Machine Learning algorithms.
This study directly compares and contrasts state-of-the-art implementations of
modern Machine Learning algorithms on high performance computing (HPC)
infrastructures versus the traditional and highly popular Capital Asset Pricing
Model (CAPM) on U.S equities data. The implemented Machine Learning models -
trained on time series data for an entire stock universe (in addition to
exogenous macroeconomic variables) significantly outperform the CAPM on
out-of-sample (OOS) test data.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、金融資産価格予測に使用できる機械学習(ml)アルゴリズムと手法の性能について検討する。
資産価格とリターンの予測と予測は、量的金融や実践者にとっても最も挑戦的でエキサイティングな問題である。
近年のデータ生成とキャプチャの大幅な増加は、機械学習アルゴリズムを活用する機会を提供する。
この研究は、ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)インフラにおける現代の機械学習アルゴリズムの最先端実装と、米国株式データにおける従来の高人気なCapital Asset Pricing Model(CAPM)とを直接比較し、対比する。
実装された機械学習モデルは、(外因性マクロ経済変数に加えて)ストック宇宙全体の時系列データに基づいてトレーニングされ、OOSテストデータにおいてCAPMを著しく上回る。
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