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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