ИНЖИНИРИНГ ПРИЗНАКОВ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВАЛЮТНЫХ ПАР: ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕХНИЧЕСКИХ ИНДИКАТОРОВ КАК ВХОДНЫХ ПАРАМЕТРОВ ДЛЯ ИИ
DOI:
https://doi.org/10.53002/122Ключевые слова:
машинное обучение, инжиниринг признаков, Форекс, технические индикаторы, RSI, MACD, полосы Боллинджера, LSTM, анализ временных рядов, прогнозирование.Аннотация
В данной статье исследуется эффективность использования технических индикаторов в качестве признаков (features) для обучения моделей машинного обучения с целью прогнозирования курса валютной пары EUR/USD. Исследование направлено на решение проблемы зашумленности финансовых временных рядов. Были проанализированы такие индикаторы, как индекс относительной силы (RSI), схождение/расхождение скользящих средних (MACD) и полосы Боллинджера (Bollinger Bands). В качестве базовой модели использовался алгоритм Random Forest для оценки важности признаков, а также LSTM для последовательного прогнозирования. Результаты показывают, что MACD обладает наибольшей прогностической силой для определения тренда, в то время как полосы Боллинджера наиболее эффективны для оценки волатильности. Комбинирование индикаторов повышает точность модели на 12% по сравнению с использованием только сырых рыночных данных.
Библиографические ссылки
M. El Mahjouby, M. T. Bennani, M. Lamrini, B. Bossoufi, T. A. H. Alghamdi, and M. El Far, "Machine Learning Algorithms for Forecasting and Categorizing Euro-to-Dollar Exchange Rates," IEEE Access, vol. 12, pp. 74211–74217, 2024. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3404824
X. Yu, Y. Li, and X. Wang, "RMB Exchange Rate Forecasting Using Machine Learning Methods: Can Multimodel Select Powerful Predictors?" Journal of Forecasting, vol. 43, no. 3, pp. 644–660, 2024. https://doi.org/10.1002/for.3054
Y. E. Gür, "Forecasting the Euro Exchange Rate Using Deep Learning Algorithms and Machine Learning Algorithms," İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, vol. 23, no. 49, pp. 1435–1456, 2024. https://doi.org/10.46928/iticusbe.1379268
P. E. Eniayewu and G. T. Samuel, "Forecasting Exchange Rate Volatility with Monetary Fundamentals: A GARCH-MIDAS Approach," Scientific African, vol. 23, e02101, 2024.
K. Jackson and G. Magkonis, "Exchange Rate Predictability: Fact or Fiction?" Journal of International Money and Finance, vol. 142, 103026, 2024.
K. C. Guyard and M. Deriaz, "Predicting Foreign Exchange EUR/USD Direction Using Machine Learning," arXiv, 2024
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 М.В. Цой, Н.И. Томилова
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-ShareAlike» («Атрибуция — На тех же условиях») 4.0 Всемирная.
