Application of methods of machine learning to forecasting the motion of stock indices

Abstract

The article considers the application of machine learning methods (Random forest, Gradient boosting, Committee method and other methods) to trading on the stock market on the example of the IMOEX. The authors solve the problem of determining the direction of the index in the 5-minute interval and compare the methods for the forecast of stock indices. The results of the study may be useful to traders engaged in short-term trading of stock indices.

В статье рассматривается применение методов машинного обучения (Random forest, Gradient boosting, метода комитетов и иных методов) к торговле на фондовом рынке на примере индекса МосБиржи. Решается задача определения направления индекса на 5 минутном интервале и проводится сравнение методов по точности прогноза на 5 минутном интервале. Результаты исследования могут быть интересны для участников торгов, осуществляющих краткосрочную торговлю фондовыми индексами.