哪種機器學習方法更適合金融時間序列的預測？

我有各種資產的時間序列數據，我對其進行轉換以創建各種功能。我將這個問題描述為一個分類任務，我試圖預測超過某個門檻值的正面或負面移動。

範例：如果接下來的 n 天收益高於門檻值，則標記為 1。如果低於門檻值，則為-1。如果未達到門檻值，則為 0。（這與我在文獻中看到的大部分內容一致）

在這個階段，我只研究了一個 SVM 分類器，但我想知道是否有更合適的模型可以使用？如果熟悉文獻的人可以指出一些在預測金融時間序列中常見的模型，那就太好了！

我的一個想法是 HM-SVM 模型架構，我是不是越來越熱了？有具體的模型技巧嗎？

根據我的閱讀，金融時間序列有 3 種流行的算法。隨機森林和 SVM，然後是神經網路架構。

有幾篇好論文，僅舉幾例：

• 通過機器學習進行經驗資產定價
• 深度神經網路、梯度增強樹、隨機森林：標準普爾 500 指數的統計套利
• 用於時間序列預測的機器學習模型的實證比較
• 評估用於股票價格方向預測的多個分類器
• 通過分類器集成預測股票收益
• 使用機器學習技術融合預測股市指數

我對 RNN 等順序模型寄予厚望，但我在隨機森林和 SVM 方面取得了更大的成功。

我寫了一篇與金融機器學習相關的碩士論文，在此過程中，我調查了自 2018 年以來圍繞該主題撰寫的大約 200 篇研究論文。這是研究論文中使用的算法的分佈：

LSTM 是迄今為止用於預測金融時間序列的最常用的機器學習算法，並在略高於 40% 的調查論文中使用。

似乎在研究文章以及不同網站上提供的程式碼範例中，LSTM 都是預測金融時間序列的首選算法。LSTM 在與正確的問題和數據集配對時通常會提供出色的結果，儘管它是資源密集型的。另一個競爭者是強化學習，它在金融投資組合方面更受歡迎。

58% 的論文只關註一種算法，而 18% 的論文使用了兩種。12% 使用了 3 個，2% 使用了 4 個。沒有人使用超過 4 個不同的模型。

引用自：https://quant.stackexchange.com/questions/15144