Методы прогнозирования возврата

Алгоритмическая торговля включает использование компьютерных алгоритмов для автоматизации торговых решений. Одним из существенных компонентов этого процесса является прогнозирование возврата, которое является прогнозированием будущих возвратов активов. Точное прогнозирование возврата может значительно улучшить производительность торговых стратегий. Здесь мы предоставляем подробное изучение различных методов прогнозирования возврата, обычно используемых в алгоритмической торговле.

Анализ временных рядов Анализ временных рядов - это статистический метод, который анализирует упорядоченные по времени точки данных для выявления базовых паттернов и создания прогнозов.

Модели автомобильного интегрированного скользящего среднего (ARIMA): модели ARIMA используются для понимания и прогнозирования будущих пунктов в серии путем использования зависимостей между наблюдением и остаточными ошибками из модели скользящего среднего, применяемой к запаздывающим наблюдениям.
Сезонное разложение временных рядов (STL): STL - это методика, которая разлагает временный ряд на сезонные, трендовые и остаточные компоненты, помогая понять и прогнозировать закономерности сезонности.

Методы машинного обучения Методы машинного обучения широко используются в прогнозировании возврата из-за их способности захватывать сложные нелинейные взаимоотношения в финансовых данных.

Линейная регрессия: хотя просто, линейная регрессия может быть расширена с дополнительными факторами, такими как импульс и характеристики возврата средней реверсии для прогнозирования будущих возвратов.
Машины опорных векторов (SVM): SVMs используются как для регрессии, так и для классификационных задач и могут быть эффективны в определении границ между различными классами возвратов активов.
Случайный лес: этот метод обучения ансамбля строит несколько деревьев решений и объединяет их для предоставления более точных и стабильных прогнозов.
Нейронные сети: методы глубокого обучения, включая сверточные нейронные сети (CNN) и повторяющиеся нейронные сети (RNN), могут моделировать сложные закономерности данных и последовательные зависимости в прогнозировании возврата.

Факторные модели Факторные модели объясняют возвраты через несколько факторов риска.

Модель ценообразования капитальных активов (CAPM): CAPM прогнозирует возврат актива на основе его бета, который измеряет чувствительность актива к движениям рынка.
Трехфакторная модель Fama-French: эта модель расширяет CAPM путем добавления факторов размера и стоимости к фактору рыночного риска.

Эконометрические модели Эконометрические модели используют экономическую теорию для построения математических моделей для прогнозирования возвратов.

Модели векторной авторегрессии (VAR): модели VAR захватывают линейные взаимозависимости между несколькими данными временных рядов для прогнозирования возвратов активов на основе их собственной истории и историй других переменных.
Модели GARCH: модели обобщенной авторегрессионной условной гетеросеастичности (GARCH) используются для прогнозирования волатильности, которая может быть связана с возвратами через прогнозирование волатильности.

Анализ настроений Анализ настроений включает оценку рыночного настроения из источников, таких как статьи новостей, социальные сети и отчеты аналитиков, для прогнозирования возвратов.

Обработка естественного языка (NLP): методы NLP используются для обработки и интерпретации больших объемов текстовых данных для извлечения настроения и вывода его влияния на возвраты активов.

Технический анализ Технический анализ прогнозирует будущие движения цен на основе исторических цен и данных объема.

Скользящие средние: методы, такие как простые скользящие средние (SMA) и экспоненциальные скользящие средние (EMA), используются для выравнивания данных цен для выявления трендов.
Индекс относительной силы (RSI): RSI измеряет скорость и изменение движений цены для выявления сверхкупленных или перепроданных условий.

Гибридные модели Гибридные модели объединяют несколько методов прогнозирования для улучшения точности прогноза.

Объединение временных рядов и машинного обучения: интеграция моделей ARIMA с моделями машинного обучения, такими как нейронные сети, может улучшить надежность и точность прогнозов.
Методы ансамбля: методы, такие как бэгинг, бустинг и стакинг, интегрируют несколько моделей для создания более надежных прогнозов.

Компании количественной торговли Компании, занимающиеся количественной торговлей, используют различные методы прогнозирования возврата для разработки и внедрения торговых стратегий.

Two Sigma: использует методы машинного обучения и распределенные вычисления для построения развитых торговых алгоритмов.
Renaissance Technologies: Renaissance Technologies применяет интенсивные количественные исследования и прогностическое моделирование для управления своими торговыми стратегиями.
Citadel: использует продвинутые методы анализа данных и машинного обучения для прогнозирования возвратов и исполнения торговли.

В заключение, прогнозирование возврата включает многоаспектный подход, объединяющий традиционные статистические методы с передовыми методами машинного обучения. Выбор надлежащего метода зависит от конкретного финансового контекста и характера доступных данных.