Machine learning for forecasting some stock market index

Abstract

У цій статті оцінюється алгоритм QMLKF, розроблений у попередній статті [ Benmoumen M. Чисельна оптимізація функції правдоподібності на основі фільтра Калмана в моделях GARCH. Математичне моделювання та обчислення. 9 (3), 599–606 (2022) ] для оцінки параметрів моделей GARCH шляхом перенесення його на реальні дані, а потім представляємо наше машинне навчання для прогнозування дохідності деяких фондових індексів.In this paper, we evaluate the QMLKF algorithm, designed in the previous paper [Benmoumen M. Numerical optimization of the likelihood function based on Kalman Filter in the GARCH models. Mathematical Modeling and Computing. 9 (3), 599–606 (2022)] for parameter estimation of GARCH models, by transposing it to real data and then present our machine learning for forecasting the returns of some stock indices.