Prognozowanie kursów Forex: Modele ARIMA, XGBoost, LSTM i Monte Carlo

Proces wymiany jednej waluty na inną w różnych celach - najczęściej w handlu, turystyce lub handlu - jest znany jako wymiana walutowa lub forex (FX). Jako pary walutowe, waluty są przedmiotem obrotu względem siebie. Na przyklad para walutowa EUR/USD umożliwia inwestorom handel euro w stosunku do dolara amerykańskiego, a GBP/JPY (funt brytyjski/jen japoński). Rynki walutowe (Forex), jako największa na świecie arena finansowa, wymagają solidnych strategii prognozowania, aby poruszac się po ich dynamicznej i zlożonej naturze. Niniejsze badanie obejmuje doglębną analizę porównawczą modeli prognostycznych obejmujących dwie dekady, od 2000 do 2019 r., z wykorzystaniem danych z szeregów czasowych Rezerwy Federalnej. Projekt zaglębia się w sedno prognozowania kursów walutowych, odpowiadając na krytyczną potrzebę dokladności w przewidywaniu ruchów kursów walutowych. W tym kontekście badania analizują skutecznośc różnych modeli, w tym tradycyjnej autoregresyjnej zintegrowanej średniej ruchomej (ARIMA), uczenia maszynowego XGBoost, glębokiego uczenia Long Short-Term Memory (LSTM) oraz unikalnej perspektywy oferowanej przez symulacje Monte Carlo.

• | Author: Kirti Wanjale
• | Publisher: Wydawnictwo Nasza Wiedza
• | Publication Date: Feb 06, 2025
• | Number of Pages: 00052 pages
• | Binding: Paperback or Softback
• | ISBN-10: 6208634628
• | ISBN-13: 9786208634629