Si los retornos no dependen en serie, entonces no hay ningún método de aprendizaje automático que funcione para predecir retornos futuros y, por lo tanto, sería imposible realizar intercambios direccionales rentables en la serie de tiempo en cuestión.
Es decir, si [matemáticas] E [r_t | X_ {t-1}] = \ mu [/ math], donde [math] X_ {t-1} [/ math] es toda la información conocida en el momento [math] t-1 [/ math] y [math] \ mu [/ math] es un rendimiento promedio constante, entonces realmente no importa si usa bosques aleatorios, aumento, embolsado, regresión lineal simple: no hay características del tiempo [math] t-1 [/ math] o anterior puede predecir el retorno futuro.
Entonces, si bien es difícil decir para una serie de tiempo específica y características específicas si los bosques aleatorios serán útiles si hay una dependencia en serie, definitivamente son potencialmente útiles solo si hay una dependencia en serie.
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