Forecasting Tech Sector Market Downturns based on Macroeconomic Indicators

预测股价走势是投资策略的关键要素，可以提供有关潜在趋势和市场波动的见解。本研究特别研究历史股价和全球行业分类标准（GICS）信息技术部门内的技术指标的预测能力，重点关注1980年之前成立的公司。我们旨在确定在重要的、非短暂性下降之前（定义为从峰值下降超过10%）的模式。利用多元回归分析、逻辑回归等机器学习技术，我们分析了一个包含宏观经济指标和市场数据的丰富数据集。我们的研究结果表明，特定的技术指标集群，当与更广泛的经济信号相结合时，可以提供有关即将到来的行业特定下降的预测见解。这项研究不仅增强了我们对科技行业市场动态推动因素的理解，而且为投资组合经理和投资者提供了一个复杂的工具，以预测和减轻市场下降的潜在损失。通过严格的验证过程，我们证明了我们的模型的稳健性，为金融分析领域提供了一种新的预测市场下降的方法，对投资策略和经济政策规划具有重大影响。

本论文旨在利用历史股价和技术指标预测信息技术行业中的市场下行趋势，以便帮助投资者和投资组合经理减少潜在的损失。

本论文通过机器学习技术，包括多元回归分析和逻辑回归，分析了包括宏观经济指标和市场数据在内的数据集，并发现某些技术指标与宏观经济信号相结合可以提供预测信息技术行业非短期下行趋势的见解。

本研究不仅提高了我们对技术行业市场动态驱动因素的理解，而且为投资组合经理和投资者提供了预测和减少潜在损失的工具。本论文的实验设计严谨，使用了丰富的数据集。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究，例如《Financial Time Series Forecasting Using Deep Learning: A Survey and Empirical Analysis》和《A Survey on Stock Market Prediction Using Machine Learning Techniques》。