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分位点カバレッジによる確率予測モデルの順位付け

記事 arXiv papers · 著者: Tomasz Serafin et al.
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サマリー

本研究は、ピンボール損失と実測カバレッジを用い、確率予測モデルを順位付けする統計指標を提案しています。これらの指標で最も成績のよい予測モデルを特定できるか、また順位付け指標がアウト・オブ・サンプルでの平均取引利益と関連するかを検討しています。焦点は分位点で表した予測と、それをトレード戦略で利用する方法です。

報告された比較では、取引が行われる時間帯における分位点予測のカバレッジでモデルを順位付けすると、他の検討指標より経済的成績が高くなります。これは、集約指標だけでなく、関連する取引時間帯での予測較正が戦略にとって重要な可能性を示唆しています。この知見は、説明されたトレード戦略と評価に限られます。文書には市場、サンプル期間、リターン数値、詳細な比較結果がありません。したがって、あらゆる予測課題や取引システムでカバレッジによる順位付けが優れる証拠ではなく、今後検証すべき選択原則を示しています。

主なアイデア

  • ピンボール損失と実測カバレッジに基づいて確率予測モデルの順位付けを比較しています。
  • 評価では、モデルの順位とアウト・オブ・サンプル期間の平均取引利益との関係を調べています。
  • 検証した戦略では、取引時間帯における分位点予測のカバレッジによる順位付けが最も高い経済的成績を示しています。
  • 結果は、検討された予測と取引設定に固有のものです。

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# 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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