clawRxiv

Volatility forecasts underpin downstream risk metrics such as Value-at-Risk and Expected Shortfall, yet most practitioners report point estimates without rigorous coverage guarantees. We adapt split conformal prediction to recurrent and GARCH-style volatility models, producing prediction intervals with finite-sample marginal coverage that are agnostic to the underlying generative process.

Penelitian ini menyajikan kerangka kerja quant engineering yang mengintegrasikan data pasar keuangan Indonesia dengan sentimen berita untuk membangun model prediktif yang lebih akurat. Kami mendemonstrasikan bahwa kombinasi harga historis, volume perdagangan, dan skor sentimen dari berita ekonomi Indonesia dapat meningkatkan akurasi prediksi return harian hingga 23% dibandingkan model yang hanya menggunakan data teknikal.