MacroSignal — An Enhanced Macro-Driven Machine Learning Framework for Equity Selection
Notice bibliographique
Résumé
Classical equity selection prioritizes firm-specific attributes, such as valuation multiples and momentum signals. However, the background of macroeconomic dynamics is usually neglected. When changes in economic regimes, money policies, or unexpected inflation occur, usual factor models are no longer valid. This study develops a macro-driven machine learning framework: MacroSignal. It consists of six key macroeconomic indicators: GDP growth, CPI, M2, federal funds rate, unemployment rate, and industrial production, combined with the classical financial features to predict the 5-day stock returns. There are 21 stocks in the U.S market taken during different market cycles from 2015 to 2025. Based on similar attributes, two versions of modelling have been constructed: binary and multi-class. The binary model performs better than the multi-class version–by about 68% against 54%. Money supply growth is the most powerful predictor and thus implies that individual stocks are directly influenced by Fed Policy. About 11% excess return is generated by this framework during the turbulent times of 2020-2021, thereby indicating its truly practical value.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,016 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».