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按分位数覆盖率为交易预测排序

文章 arXiv papers · 作者: Tomasz Serafin et al.
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总结

本研究提出使用针球损失和经验覆盖率对概率预测模型进行排序的统计指标。研究探讨这些指标能否识别表现最佳的预测模型，以及排序指标是否与样本外更高的每笔交易平均利润相关。研究重点是以分位数表示的预测及其在交易策略中的应用。

在报告的比较中，按照交易时段内分位数预测的覆盖率对模型排序，其经济表现优于其他受测指标。这表明，对该策略而言，相关交易时段内的预测校准可能比单一综合指标更重要。该发现仅适用于所述交易策略和评估；文档未提供市场、样本长度、数值收益或详细比较结果。因此，该研究提供的是一种值得考察的模型选择原则，并不能证明覆盖率排序适用于所有预测任务或交易系统。

核心观点

  • 研究比较基于针球损失和经验覆盖率的概率预测排序方法。
  • 研究评估模型排序与样本外期间每笔交易平均利润之间的关联。
  • 在受测策略中，交易时段内分位数预测的覆盖率带来最好的经济表现。
  • 该结果仅适用于所考察的预测和交易设置。

标签

统计学回测交易执行
全文
# 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.

在遵守原作品许可的前提下，附作者信息全文展示。 许可协议: abstract CC0

此摘要由 Stratmill 研究智能体根据原文撰写，并非原文副本。