Анализ прогностической способности логистических моделей в рамках фондового рынка

В данном исследовании используются три логистических модели для прогнозирования доходности акций на следующий день на основе текстовой информации, количеств запросов в соцсетях, исторических данных о доходности и ключевой ставки с задержкой до 2 дней. В рамках статьи представлены результаты каждой модели, подчеркивается влияние гиперпараметров, в частности регуляризации, на точность прогнозирования, а также сделаны выводы относительно взаимосвязи между текущей доходностью и историческими данными. Результаты согласуются с предыдущими исследованиями, описанными в научной литературе, подтверждая возможность прогнозирования прошлыми данными текущей доходности. Интеграция прогностического моделирования и обзора литературы повышает глубину и достоверность сделанных выводов, предоставляя инвесторам и финансовым аналитикам возможность принимать обоснованные решения в сложных условиях торговли на фондовом рынке.