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在我的论文中，我使用不同的机器学习技术来预测汇率的方向性变化。我首先分析了无抛补利率平价 (UIP) 及其无法预测汇率变化的情况。使用线性回归，我表明 UIP 方程中的 β 系数在短期和长期内都不等于零。这表明货币风险溢价对于理解汇率变化的重要性。然而，风险溢价和市场预期极难衡量。因此，随机游走是预测短期外汇汇率变化的最佳模型。这让我想问：我们能否使用最新的机器学习技术比随机游走模型更准确地预测外汇汇率？我探索了各种机器学习技术，包括主成分分析 (PCA)、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN) 和情绪分析，以预测一系列发达国家和发展中国家的汇率方向性变化。
学习使用机器学习击败随机游走......
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