Vorhersage von Devisenkursen: ARIMA-, XGBoost-, LSTM- und Monte-Carlo-Modelle

Der Prozess des Umtauschs einer Währung in eine andere zu verschiedenen Zwecken - meist für Handel, Tourismus oder Gewerbe - ist als Devisenhandel oder Forex (FX) bekannt. Als Wechselkurspaare werden die Währungen gegeneinander gehandelt. Das Währungspaar EUR/USD ermöglicht es Händlern beispielsweise, den Euro gegen den US-Dollar zu handeln, während GBP/JPY (Britisches Pfund/Japanischer Yen). Die Devisenmärkte als weltweit größte Finanzarena erfordern robuste Prognosestrategien, um sich in ihrer dynamischen und komplexen Natur zurechtzufinden. In dieser Studie wird eine gründliche vergleichende Analyse von Prognosemodellen über zwei Jahrzehnte, von 2000 bis 2019, unter Verwendung von Daten aus den Zeitreihen der Federal Reserve durchgeführt. Das Projekt befasst sich mit dem Kern der Devisenkursprognose und geht dabei auf den kritischen Bedarf an Genauigkeit bei der Vorhersage von Wechselkursschwankungen ein. In diesem Zusammenhang wird die Wirksamkeit verschiedener Modelle untersucht, darunter das traditionelle ARIMA-Modell (AutoRegressive Integrated Moving Average), das XGBoost-Modell des maschinellen Lernens, das LSTM-Modell (Long Short-Term Memory) des Deep Learning und die einzigartige Perspektive der Monte-Carlo-Simulationen.

Autorentext

A Dra. Kirti Hemant Wanjale obteve o seu doutoramento na Faculdade de Engenharia Informática da SSSTUMS, Sehore MP. Atualmente, trabalha como Professora no Departamento de Engenharia Informática do Instituto de Tecnologia de Pune. Tem 22 anos de experiência. Os seus principais interesses de investigação são Redes de Sensores Sem Fios, Internet das Coisas (IoT).