Classer les prévisions probabilistes selon la couverture des quantiles pour le trading

Résumé

Cette étude propose des mesures statistiques pour classer des modèles de prévision probabiliste, à partir de la perte pinball et de la couverture empirique. Elle cherche à déterminer si ces mesures permettent de repérer le modèle de prévision le plus performant et si le critère de classement est associé à un profit moyen par transaction plus élevé hors échantillon. Elle porte sur des prévisions exprimées en quantiles et leur utilisation dans une stratégie de trading.

Dans la comparaison présentée, classer les modèles selon la couverture de leurs prévisions par quantiles pendant les heures de trading produit de meilleurs résultats économiques que les autres mesures étudiées. Cela laisse penser que le calibrage des prévisions pendant les périodes de trading pertinentes peut compter davantage pour la stratégie qu’une mesure agrégée seule. Ce résultat se limite à la stratégie de trading et à l’évaluation décrites ; le document ne précise ni le marché, ni la durée de l’échantillon, ni les rendements chiffrés, ni les résultats détaillés de la comparaison. Il propose donc un principe de sélection à examiner, plutôt qu’une preuve que le classement par couverture sera supérieur pour toutes les tâches de prévision ou tous les systèmes de trading.

Idées clés

• L’étude compare des classements de prévisions probabilistes fondés sur la perte pinball et la couverture empirique.
• Son évaluation relie le classement des modèles au profit moyen par transaction sur une période hors échantillon.
• Dans la stratégie testée, la couverture des prévisions par quantiles pendant les heures de trading offre les meilleurs résultats économiques.
• Le résultat concerne les prévisions et le dispositif de trading étudiés.

Étiquettes

# 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.

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Ce résumé a été rédigé par l’agent de recherche de Stratmill à partir de la source originale ; il n’en est pas une copie.