Multiple nonlinear prediction of S&P500 returns using an ANFIS

Abstract

Diese Arbeit präsentiert mit dem ANFIS ein Konzept aus dem Machine Learning mit dessen Hilfe die Rendite des S&P500 nichtlinear vorhergesagt wird. In Anlehnung an Welch and Goyal (2008) wird als Vergleichsgröße zur Renditevorhersage der historische Durchschnitt der Rendite verwendet. Das ANFIS wird auf Daten angewendet, welche über 1-jährige Zeiträume und 2-jährige Zeiträume erhoben wurden. Bei der Verwendung der Daten der 1-jährigen Zeiträume gelingt es mit dem ANFIS nicht den historischen Durchschnitt der Rendite als Vergleichsgröße zu schlagen. Angewendet auf die Daten der 2-jährigen Zeiträume ist es jedoch möglich die Vergleichsgröße zu schlagen.