ترتيب التنبؤات الاحتمالية بتغطية الكميات للتداول

الملخص

تقترح هذه الدراسة مقاييس إحصائية لترتيب نماذج التنبؤ الاحتمالي، باستخدام خسارة بينبول والتغطية التجريبية. وتبحث ما إذا كانت هذه المقاييس قادرة على تحديد نموذج التنبؤ الأفضل أداءً، وما إذا كان مقياس الترتيب يرتبط بارتفاع متوسط الربح لكل صفقة خارج العينة. ويركز العمل على التنبؤات المعبر عنها بالكميات واستخدامها ضمن استراتيجية تداول.

في المقارنة المذكورة، يؤدي ترتيب النماذج وفق تغطية تنبؤات الكميات خلال ساعات تنفيذ الصفقات إلى أداء اقتصادي أفضل من المقاييس الأخرى التي جرى بحثها. ويشير ذلك إلى أن معايرة التنبؤ خلال فترات التداول ذات الصلة قد تكون أهم للاستراتيجية من مقياس إجمالي وحده. وتقتصر النتيجة على استراتيجية التداول والتقييم الموصوفين؛ فلا تحدد الوثيقة السوق أو طول العينة أو العوائد الرقمية أو نتائج المقارنة المفصلة. لذا فهي تقدم مبدأً للاختيار يستحق البحث، لا دليلًا على تفوق ترتيب التغطية في كل مهمة تنبؤ أو نظام تداول.

الأفكار الرئيسية

• تقارن الدراسة طرق ترتيب التنبؤات الاحتمالية اعتمادًا على خسارة بينبول والتغطية التجريبية.
• يربط التقييم ترتيب النماذج بمتوسط الربح لكل صفقة خلال فترة خارج العينة.
• تحقق تغطية تنبؤات الكميات خلال ساعات التداول أقوى أداء اقتصادي في الاستراتيجية المختبرة.
• تخص النتيجة التنبؤات وإعداد التداول اللذين جرى بحثهما.

الوسوم

# Ranking probabilistic forecasting models with different loss functions


# Ranking probabilistic forecasting models with different loss functions









In this study, we introduced various statistical performance metrics, based on the pinball loss and the empirical coverage, for the ranking of probabilistic forecasting models. We tested the ability of the proposed metrics to determine the top performing forecasting model and investigated the use of which metric corresponds to the highest average per-trade profit in the out-of-sample period. Our findings show that for the considered trading strategy, ranking the forecasting models according to the coverage of quantile forecasts used in the trading hours exhibits a superior economic performance.

يُعرض النص كاملًا مع نسبه إلى مصدره وفقًا لترخيصه. الترخيص: abstract CC0

أعدّ وكيل الأبحاث في Stratmill هذا الملخص استنادًا إلى المصدر الأصلي؛ وهو ليس نسخة منه.