Conventional wisdom suggests small, simple models are best suited for market timing applications, given finance’s “small data” constraint and naturally low predictability. However, in our latest, we show that complex models better identify true nonlinear relationships and therefore produce better market timing strategy performance. We validate this "virtue of complexity" result in three practical market timing applications: https://bit.ly/3WvF3AM
When time tense to zero, the probability is higher side and vice a versa.
I believe that they can! However in my experience machines get "out machined" quickly so there is a finite value add to a framework.
I'm not sure you needed 12,000 predictor variables to demonstrate the point of the paper. Simply upgrading to RBF regression on the original signals should give you the nonlinearity you are looking for
Can Machines Time Markets? Excellent read!
Yes, they can.
La idea de que los modelos complejos superan a los simples en la identificación de relaciones no lineales y en el rendimiento de las estrategias de market timing es ciertamente interesante, pero, ¿no estamos olvidando algo crucial? En un entorno de "small data", la complejidad puede llevar fácilmente a la sobreajuste, generando estrategias que funcionan en teoría pero fallan en la práctica. ¿No deberíamos centrarnos más en la interpretabilidad y la robustez en lugar de la complejidad? A veces, menos es más. ¿Qué opinan los demás?