Многие исследования до этого предполагали, что доходность акций или индексов предсказуема. В этой статье мы тестируем различные эконометрические модели и модели машинного обучения для прогнозирования будущей доходности индексов S&P500 и DJSI. Модели Binary Probit и Logit проверяются перед переходом к SVM и Random Forest. В стиле отчета для инвесторов мы смотрим на точность моделей и предлагаем, с какими моделями следует работать в будущем. Мы также кратко сравниваем прогнозы на будущее..