Fugu-MT 論文翻訳(概要): Stock Price Predictability and the Business Cycle via Machine Learning

論文の概要: Stock Price Predictability and the Business Cycle via Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09937v1
Date: Thu, 6 Apr 2023 07:08:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-23 04:08:02.025680
Title: Stock Price Predictability and the Business Cycle via Machine Learning
Title（参考訳）: 機械学習による株価予測可能性とビジネスサイクル
Authors: Li Rong Wang, Hsuan Fu, Xiuyi Fan
Abstract要約: ビジネスサイクルが機械学習(ML)予測に与える影響について検討する。 S&P 500指数を用いて、ほとんどのリセッションにおいてMLモデルは悪化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8701566919381223
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We study the impacts of business cycles on machine learning (ML) predictions. Using the S&P 500 index, we find that ML models perform worse during most recessions, and the inclusion of recession history or the risk-free rate does not necessarily improve their performance. Investigating recessions where models perform well, we find that they exhibit lower market volatility than other recessions. This implies that the improved performance is not due to the merit of ML methods but rather factors such as effective monetary policies that stabilized the market. We recommend that ML practitioners evaluate their models during both recessions and expansions.
Abstract（参考訳）: ビジネスサイクルが機械学習(ML)予測に与える影響について検討する。 S&P 500指数を用いて、ほとんどのリセッションにおいてMLモデルは悪化し、リセッション履歴やリスクフリー率の含みが必ずしもパフォーマンスを向上しないことがわかった。モデルが良好に機能する不況を調査した結果、他の不況よりも市場のボラティリティが低いことが判明した。これは、パフォーマンスの改善はML手法の利点によるものではなく、市場を安定させる効果的な金融政策のような要因によるものであることを意味する。 ml実践者は、不況と拡張の両方でモデルを評価することを推奨します。

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