Statistical and Machine Learning Models for Stock Price and Return Forecasting: An Out-of-Sample Comparison
Este estudio demuestra que, en el pronóstico fuera de la muestra de los precios y rendimientos del S&P 500, los modelos complejos de aprendizaje automático no superan consistentemente a modelos de referencia simples como el paseo aleatorio o el supuesto de rendimiento cero, lo que resalta que un mayor aumento en la complejidad del modelo no garantiza una mejora en las predicciones financieras de corto plazo.