שימוש בלמידה עמוקה לחיזוי מגמות שוק מעבר למומנטום היסטורי

סיכום

המאמר טוען שאסטרטגיות מקובלות של מעקב אחר מגמה ומומנטום נשענות על התנהגות מחירים בעבר ועשויות להיות מוגבלות כשהתנאים בשוק משתנים. הוא מציע להשתמש בבינה מלאכותית ובטכניקות למידת מכונה כדי לחזות מגמות שוק עתידיות, במטרה לסייע בהחלטות ניהול נכסים.

המחברים מציעים שתחזיות מדויקות עשויות לסייע בהגדלת התשואות ובהפחתת ירידות מהשיא, אך הטקסט שסופק אינו מתאר מודל מסוים, נתוני קלט, תכנון הערכה או תוצאות מדודות. לכן יש לראות בתועלות הנטענות מוטיבציה ולא ראיות מוכחות בקטע זה. הקטע מספק נימוק כללי למודלים חיזויים של מגמות, אך אין בו די פרטים כדי להעריך את עמידותם, את אופן מימושם או את ביצועיהם בהשוואה לאסטרטגיות מבוססות.

רעיונות מרכזיים

• המאמר מציג מעקב אחר מגמה ומומנטום כמוגבלים בשל הסתמכותם על התנהגות השוק בעבר.
• הוא מציע שיטות למידת מכונה לחיזוי מגמות שוק עתידיות.
• התחזיות המוצעות נועדו לסייע בהחלטות ניהול נכסים.
• הקטע אינו מספק פרטי מודל או ראיות אמפיריות לתועלות המוצעות בתחום התשואות וירידות מהשיא.

תגיות

# Beyond Trend Following: Deep Learning for Market Trend Prediction


# Beyond Trend Following: Deep Learning for Market Trend Prediction









Trend following and momentum investing are common strategies employed by asset managers. Even though they can be helpful in the proper situations, they are limited in the sense that they work just by looking at past, as if we were driving with our focus on the rearview mirror. In this paper, we advocate for the use of Artificial Intelligence and Machine Learning techniques to predict future market trends. These predictions, when done properly, can improve the performance of asset managers by increasing returns and reducing drawdowns.

מוצג במלואו בציון המקור ובהתאם לרישיון שלו. רישיון: abstract CC0

הסיכום נכתב בידי סוכן המחקר של Stratmill על סמך המקור; הוא אינו העתק של המקור.