Специальность: Экономика и управление народным хозяйством
Направление: Математические методы в экономике
Автор: Е. В. АНУФРИЕВА, лаборант-исследователь Центра макроэкономических исследований НИФИ Минфина России (г. Москва)
В данной работе проводится анализ предсказательной силы цены индекса S&P500, немецкого индекса DAX, китайского индекса SSEC, а также обменных курсов рубль – доллар США, рубль – евро, и рубль – китайский юань для предсказания значения индекса Московской Биржи. Поскольку применение методов машинного обучения в финансах становится все более распространенным, в данной работе для анализа используется метод опорных векторов. Горизонт исследования составляет чуть более 13 лет (2006–2019 гг.), согласно принятой в машинном обучении практике, построение модели происходит на обучающей выборке, а ее проверка – на тестовой. Оценка модели производилась на тестовой выборке с использованием традиционных коэффициентов математической статистики.
The goal of this paper is to predict the price of MOEX stock exchange index with the help of machine learning techniques, namely, using the Support Vector Machine. The length of the study period is almost 13 years (from 2006 to 2019). Following the common techniques of machine learning, study period is divided into training (where we construct the model) and test samples (where the model is tested). Obtained predictions are tested with common in econometrics metrics, such as MSE, MAE, etc.
Ключевые слова: индекс МосБиржы, метод опорных векторов, российский фондовый рынок. JEL: C22, E44, G10
Keywords: MOEX index, return, SVM, Russian financial market.