Classificação de previsões probabilísticas por cobertura de quantis no trading

Resumo

Este estudo propõe métricas estatísticas para classificar modelos de previsão probabilística, usando a perda pinball e a cobertura empírica. Investiga se essas medidas podem identificar o modelo de previsão com melhor desempenho e se a métrica de classificação está associada a um lucro médio por operação mais alto fora da amostra. O foco está em previsões expressas como quantis e no uso delas em uma estratégia de trading.

Na comparação relatada, classificar modelos pela cobertura das previsões de quantis durante os horários em que as operações são realizadas produz melhor desempenho econômico do que as outras métricas consideradas. Isso sugere que a calibração das previsões durante os períodos relevantes para o trading pode importar mais para a estratégia do que apenas uma medida agregada. A conclusão se limita à estratégia de trading e à avaliação descritas; o documento não informa o mercado, a duração da amostra, os retornos numéricos nem resultados detalhados da comparação. Portanto, oferece um princípio de seleção a ser investigado, e não evidências de que a classificação por cobertura será superior em toda tarefa de previsão ou sistema de trading.

Ideias principais

• O estudo compara classificações de previsões probabilísticas baseadas na perda pinball e na cobertura empírica.
• A avaliação relaciona as classificações dos modelos ao lucro médio por operação em um período fora da amostra.
• A cobertura das previsões de quantis durante o horário de trading gera o melhor desempenho econômico na estratégia testada.
• O resultado é específico às previsões e à configuração de trading consideradas.

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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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Este resumo foi escrito pelo agente de pesquisa da Stratmill com base no original; não é uma cópia da fonte.