Financial Forecasting based on Fundamental Analysis with Machine Learning
Creators: name: Κετσετσής Αργύριος Παναγιώτη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2022
Subjects: μηχανική μάθηση
θεμελιώδη δεδομένα
χρηματιστήριο
machine learning
fundamental data
stock market

description: Η πρόβλεψη των χρηματιστηριακών αξιών αποτελεί έναν τομέα της Μηχανικής Μάθησης γεμάτο προκλήσεις, ο οποίος έχει κερδίσει την προσοχή λόγω της εγγενούς πολυπλοκότητας του προβλήματος αλλά και την δυνατότητα κέρδους που επιφέρουν επιτυχημένες προβλέψεις. Παρόλο που πολλές μελέτες έχουν ασχοληθεί με την τεχνική ανάλυση και την ανάλυση συναισθήματος, η χρήση θεμελιώδων δεδομένων δεν έχει ερευνηθεί εκτενώς. Στην διπλωματική αυτή χρησιμοποιούνται θεμελιώδη και τεχνικά δεδομένα από εταιρείες του S\&amp;P 500 για την εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής μάθησης. Τα θεμελιώδη δεδομένα εξάγονται από οικονομικές δηλώσεις των εταιρειών που δημοσιεύονται ανά τρεις μήνες. Εκτός αυτού, κατασκευάστηκαν επιπλέον χαρακτηριστικά, όπως θεμελιώδεις οικονομικοί δείκτες, προκειμένου να εμπλουτιστεί το σετ εκπαίδευσης. Πριν την εκπαίδευση των μοντέλων μηχανικής μάθησης, τα δεδομένα επεξεργάστηκαν, προκειμένου να μπορούν να χρησιμοποιηθούν από τα μοντέλα. Πραγματοποιήθηκαν πολλά πειράματα στα πλαίσια αυτής της έρευνας. Τα μοντέλα που δοκιμάστηκαν είναι Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα (ANN), Διανύσματα Υποστήριξης (SVM), Τυχαία Δάση (Random Forest) και μοντέλα Ακραίας Ενίσχυσης Κλίσης (XGBoost) για τα προβλήματα παλινδρόμησης και Δένδρα Απόφασης (Decision Trees), μοντέλα k-κοντινότερου γείτονα (KNN), Λογιστική Παλινδρόμηση και Τυχαία Δάση για τα προβλήματα κατηγοριοποίησης. Αξίζει να αναφερθεί ότι πραγματοποιήθηκε βελτιστοποίηση όλων των μοντέλων με αναζήτηση διάφορων σετ υπερπαραμέτρων. Αρχικά, τα μοντέλα εκπαιδεύτηκαν προκειμένου να προβλέπουν τις λογαριθμικές επιστροφές τιμών, ένα πρόβλημα παλινδρόμησης. Κατά δεύτερον, τα μοντέλα εκπαιδεύτηκαν με στόχο την πρόβλεψη της κατεύθυνσης της τιμής αντί για την τιμή αυτή καθαυτή, ένα πρόβλημα κατηγοριοποίησης. Στη συνέχεια, πραγματοποιήθηκε μία παραλλαγή του δεύτερου πειράματος, στην οποία αντί για την πρόβλεψη της κατεύθυνσης της τιμής, χρησιμοποιούνται οι εκτιμήσεις πιθανότητας για τις κλάσεις ανοδική και καθοδική κατεύθυνση. Τέλος, πραγματοποιήθηκε μία συγκριτική ανάλυση που αφορά την σημαντικότητα κάθε ενός από τους δύο τύπους δεδομένων, τα θεμελιώδη και τα τεχνικά δεδομένα. Επιπλέον, πραγματοποιήθηκε μία επιπλέον ανάλυση της σημαντικότητας κάθε χαρακτηριστικού στην τελική πρόβλεψη κατά την οποία αποδείχθηκε ότι τα πιο σημαντικά χαρακτηριστικά είναι ο όγκος των συναλλαγών (volume), τα έσοδα (revenue), οι επενδύσεις (investments), τα έξοδα (expenses) και η τιμή κλεισίματος (close). Εκτός από τις μετρικές αξιολόγησης για τα πειράματα παλινδρόμησης και κατηγοριοποίησης, υλοποιήθηκε και μία στρατηγική δοκιμαστικών συναλλαγών εκ των υστέρων προκειμένου να ελεγχθεί η κερδοφορία των μοντέλων. Συγκεκριμένα, ανάλογα με τις προβλέψεις των μοντέλων, δημιουργήθηκαν σήματα αγοράς και πώλησης. Όταν η πρόβλεψη είναι ανοδική η στρατηγική αγοράζει μετοχές, ενώ όταν είναι καθοδική τις πουλάει. Εκτός από την κερδοφορία τους, τα μοντέλα αξιολογήθηκαν και βάσει του ρίσκου των συναλλαγών τους μέσω της μετρικής Sharpe Ratio. Σχετικά με τα πειράματα παλινδρόμησης, οι μέθοδοι συνόλων, δηλαδή το μοντέλο Ακραίας Ενίσχυσης Κλίσης (XGBoost) και τα Τυχαία Δάση (Random Forest) είναι τα πιο ακριβή ενώ παράλληλα παράγουν τα περισσότερα κέρδη. Σχετικά με τα πειράματα κατηγοριοποίησης, το μοντέλο της Λογιστικής Παλινδρόμησης (Logistic Regression) πετυχαίνει τα καλύτερα αποτελέσματα πρόβλεψης, ενώ παράλληλα αποδίδει κέρδη. Επιπλέον, χρησιμοποιώντας τις εκτιμήσεις πιθανότητας αντί για τις προβλέψεις κλάσης, τα μοντέλα αποδεικνύονται πιο κερδοφόρα στο σενάριο συναλλαγών. Τέλος, η σύγκριση των θεμελιωδών και τεχνικών δεδομένων οδηγεί σε χρήσιμα συμπεράσματα. Σχετικά με την πρόβλεψη των τιμών επιστροφής, τα θεμελιώδη δεδομένα οδηγούν σε μοντέλα με μικρότερο σφάλμα και μεγαλύτερα κέρδη σε σχέση με τη χρήση τεχνικών δεδομένων. Το ίδιο συμπέρασμα εξάγεται και στην περίπτωση των πειραμάτων κατηγοριοποίησης. Συγκεκριμένα, οι μετρικές αξιολόγησης είναι καλύτερες όταν χρησιμοποιούνται θεμελιώδη δεδομένα, εκτός από το μοντέλο της Λογιστικής Παλινδρόμησης, το οποίο αποδίδει καλύτερα αποτελέσματα και μεγαλύτερα κέρδη όταν τροφοδοτείται με τεχνικά δεδομένα. Ένα ακόμα σημαντικό συμπέρασμα που προκύπτει από τα αποτελέσματα είναι ότι ο συνδυασμός των θεμελιώδων με τα τεχνικά δεδομένα οδηγεί σε πιο κερδοφόρα μοντέλα με ελάχιστά μεγαλύτερο ρίσκο σε σχέση με μοντέλα που εκπαιδεύονται αποκλειστικά με θεμελιώδη ή τεχνικά δεδομένα. Τα ευρήματά μας αποδεικνύουν ότι τα μοντέλα μηχανικής μάθησης μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να βοηθήσουν τους αναλυτές θεμελιωδών δεδομένων στην λήψη κερδοφόρων επενδυτικών αποφάσεων
description: Stock market prediction constitutes a challenging domain in machine learning and has gained significant attention due to its inherent complexity and the potential profits of successful pre- dictions. In this thesis fundamental and technical data from companies of the S&amp;P 500 are incorporated in order to train machine learning models. Various experiments were carried out during this study. Firstly, the models were trained to predict the logarithmic returns. Secondly, the models were trained to predict the price movement instead of the return itself. Nextly, a variation of the second experiment is carried out, taking into advantage the probability estimations for the upward and downward movement, rather than the class predictions. Lastly, a comparative analysis is performed regarding the significance of each type of financial data; fundamental and technical data. Besides the evaluation metrics for regression and classification, a trading back- testing strategy is implemented in order to test the models’ profitability. XGBoost and Logistic Regression are the superior models in the regression and classification tasks respectively. We also highlighted the importance of fundamental data in long-term prediction and trading. Our findings show that machine learning models can be utilized to assist fundamental analysts in making profitable stock investment decisions