彌合金融市場預測機器學習者與金融經濟學家之間的鴻溝 Bridging the divide in financial market forecasting machine learners vs. financial economists
這份是我Meeting時報告的簡報
由於是16年發表的論文，架構上用的是較過時的模型(ANN)
作者針對機器學習預測金融市場可能會出現的假設都做了概括性的實驗
預測的目標市場也相對較多，對研究實驗的設計上有相當程度的幫助
重點:
- ML模型在金融市場預測表現優於計量經濟模型
- ML模型的選擇在預測表現上有一定差異
- 市場成熟度、預測區間都會影響準確率
- ML模型針對金融市場的預測，訓練集大小的影響可能大於是否採用最近價格
- 技術指標在ML預測上似乎沒有太大效果
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