論文の概要: Machine learning based forecasting of significant daily returns in
foreign exchange markets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.10065v1
- Date: Mon, 21 Sep 2020 17:56:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-16 04:23:50.685308
- Title: Machine learning based forecasting of significant daily returns in
foreign exchange markets
- Title(参考訳): 機械学習による外国為替市場の日内リターンの予測
- Authors: Firuz Kamalov and Ikhlaas Gurrib
- Abstract要約: 機械学習アルゴリズムを、通貨為替レートに有意な変動が生じる事例を予測するための、未解明の問題に適用する。
10年間に4つの主要な通貨ペアのデータを用いて、9つの現代的な機械学習アルゴリズムの分析を行う。
数値実験により、外れ値検出法は従来の機械学習やファイナンス技術よりも大幅に優れていることが示された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.85316573653194
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Asset value forecasting has always attracted an enormous amount of interest
among researchers in quantitative analysis. The advent of modern machine
learning models has introduced new tools to tackle this classical problem. In
this paper, we apply machine learning algorithms to hitherto unexplored
question of forecasting instances of significant fluctuations in currency
exchange rates. We perform analysis of nine modern machine learning algorithms
using data on four major currency pairs over a 10 year period. A key
contribution is the novel use of outlier detection methods for this purpose.
Numerical experiments show that outlier detection methods substantially
outperform traditional machine learning and finance techniques. In addition, we
show that a recently proposed new outlier detection method PKDE produces best
overall results. Our findings hold across different currency pairs,
significance levels, and time horizons indicating the robustness of the
proposed method.
- Abstract(参考訳): 資産価値予測は常に、定量的分析における研究者の関心をひきつけてきた。
現代の機械学習モデルの出現により、この古典的な問題に対処する新しいツールが導入された。
本稿では、通貨為替レートの大幅な変動の予測について、未解決の問題に機械学習アルゴリズムを適用する。
10年間にわたり,4つの主要通貨ペアのデータを用いた9つの現代機械学習アルゴリズムの解析を行った。
鍵となる貢献は、この目的のために異常検出法を新規に使用することである。
数値実験では、異常検出手法が従来の機械学習やファイナンス技術を大きく上回っていることが示されている。
さらに,最近提案された新しい外れ値検出手法であるPKDEが,より優れた結果をもたらすことを示す。
本研究は,提案手法の堅牢性を示す異なる通貨対,重要度,時間軸にまたがる。
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