Модели прогнозирования возврата

В математическом финансировании модели прогнозирования возврата - это критичные инструменты, используемые для прогнозирования будущих движений цен и возвратов финансовых активов. Эти модели используют исторические данные, статистические методы, а иногда машинные алгоритмы обучения для информирования торговых стратегий. Прогнозирование возврата - это краеугольный камень алгоритмической торговли, где автоматизированные системы исполняют торговли на основе предопределенных критериев и прогнозов. Ниже мы углубляемся в несколько распространенных моделей прогнозирования возврата, используемых в индустрии.

1. Модели временных рядов

Модели временных рядов анализируют исторические точки данных, собранные или записанные в определенные интервалы времени. Различные методы в этом зонтике могут быть использованы для прогнозирования будущих возвратов. Некоторые из наиболее широко используемых моделей временных рядов включают:

• Модели автомобильного интегрированного скользящего среднего (ARIMA): модели ARIMA популярны за их гибкость и способность обрабатывать различные типы данных временных рядов. Они объединяют авторегрессию (AR), дифферентирование (I) и компоненты скользящего среднего (MA) для моделирования временных последовательностей.

• Ссылка: методология Box Jenkins

• Модели GARCH (обобщенная авторегрессионная условная гетеросеастичность): модели GARCH используются для прогнозирования будущей волатильности цен и возвратов путем моделирования дисперсии текущих членов ошибки как функции предыдущих периодов членов ошибки.
• Ссылка: Oxford-Man Institute: модели GARCH

2. Факторные модели

Факторные модели направлены на объяснение возвратов актива через его чувствительность к различным факторам риска. Эти модели основаны на предпосылке, что несколько базовых факторов управляют возвратами активов. Наиболее заметные примеры включают:

• Модель ценообразования капитальных активов (CAPM): CAPM связывает ожидаемый возврат актива с его риском относительно рынка (бета). Модель обычно сформулирована как: E(R_i) = R_f + β_i (E(R_m) - R_f).

• Ссылка: вневременное финансирование: CAPM

• Трехфакторная модель Fama-French: эта модель расширяет CAPM путем включения двух дополнительных факторов - размеров (SMB, малое минус большое) и стоимости (HML, высокое минус низкое).
• Ссылка: библиотека данных Fama French

3. Модели машинного обучения

Модели машинного обучения используют вычислительные алгоритмы, которые автоматически улучшаются благодаря опыту. Эти модели могут обрабатывать обширные объемы данных и распознавать сложные закономерности, которые традиционные статистические модели могут не захватить.

• Нейронные сети: глубокие архитектуры обучения, такие как повторяющиеся нейронные сети (RNNs) и долгосрочные короткоживущие (LSTM) сети, используются для прогнозирования данных временных рядов из-за их способности захватывать временные зависимости.

• Ссылка: блог Google AI

• Случайный лес: этот метод обучения ансамбля использует несколько деревьев решений для делания прогнозов. Это эффективно при обработке нелинейных взаимоотношений и взаимодействий между переменными.
• Ссылка: Случайный лес, Беркли

4. Эконометрические модели

Эконометрические модели применяют статистические методы к финансовым и экономическим данным для прогнозирования возвратов. Эти модели часто рассматривают внешние макроэкономические переменные как предикторы.

• Модели векторной авторегрессии (VAR): модели VAR захватывают линейные взаимозависимости среди нескольких временных рядов. Экономисты и финансовые аналитики используют эти модели для понимания того, как система переменных развивается вместе во времени.

• Ссылка: VARModels

• Модели коинтеграции: эти модели анализируют долгосрочные отношения равновесия между временными рядами, предполагая, что в то время как отдельные серии могут быть нестационарными, их линейная комбинация может быть стационарной.
• Ссылка: коинтеграция

5. Модели технического анализа

Технический анализ полагается на исторические цены и данные объема для прогнозирования будущих движений цен. Это включает идентификацию паттернов и использование индикаторов.

• Скользящие средние: простые скользящие средние (SMA) и экспоненциальные скользящие средние (EMA) - фундаментальные инструменты в техническом анализе, сглаживающие данные цен для выявления трендов.

• Ссылка: Investopedia: скользящие средние

• Индекс относительной силы (RSI): RSI измеряет величину недавних изменений цены для оценки сверхкупленных или перепроданных условий в цене актива.
• Ссылка: RSI, Forbes

6. Модели анализа настроений

Анализ настроений интерпретирует настроение, выраженное в текстовых данных, таких как статьи новостей, сообщения в социальных сетях и отчеты аналитиков, для прогнозирования рыночных трендов и возвратов активов.

• Обработка естественного языка (NLP): методы NLP применяются для извлечения оценок настроения из текстовых данных, которые затем используются для прогнозирования движений цен.
• Ссылка: NLP, Stanford CS

Заключение

Модели прогнозирования возврата служат существенными столпами в разработке стратегий алгоритмической торговли, каждая предлагает уникальные преимущества и подходит для различных типов данных и финансовых инструментов. Успешная алгоритмическая торговля зависит от выбора и тонкой настройки этих моделей для адаптации к рыночным условиям, обеспечивая устойчивые и прибыльные торговые системы.