Forecasting the Direction of Daily Changes in the India VIX Index Using Machine Learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Movements in the India VIX are an important gauge of how the market’s risk perception shifts from day to day. This research attempts to forecast movements one day ahead of the India VIX using logistic regression and 11 ensemble learning classifiers. The period of study is from April 2009 to March 2021. To achieve the stated task, classifiers were trained and validated with 90% of the given sample, considering two-fold time-series cross-validation for hyper-tuning. Optimised models were then predicted on an unseen test dataset, representing 10% of the given sample. The results showed that optimal models performed well, and their accuracy scores were similar, with minor variations ranging from 63.33% to 67.67%. The stacking classifier achieved the highest accuracy. Furthermore, CatBoost, Light Gradient Boosted Machine (LightGBM), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), voting, stacking, bagging and Random Forest classifiers are the best models with statistically similar performances. Among them, CatBoost, LightGBM, XGBoost and Random Forest classifiers can be recommended for forecasting day-to-day movements of the India VIX because of their inherently optimised structure. This finding is very useful for anticipating risk in the Indian stock market.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle