Multi-Horizon Echo State Network Prediction of Intraday Stock Returns
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摘要
本报告提出基于Echo State Network（ESN）的多时段非线性预测框架，用于预测美国股市内日不同时间区间的股票收益率。相较传统线性模型和带正则化的回归基准，ESN因其固有的递归结构和非线性映射能力，实现了最高0.87%的均方预测误差（MSFE）降低，并且在统计检验中表现显著优越。该方法计算效率高，适合系统性交易中的实时预测，预测性能对随机参数初始化保持鲁棒性，尤其适用于短中期（10分钟至2小时）预测，收盘收益预测效果较弱[page::0][page::2][page::13][page::16][page::17]。
