Список проголосовавших за комментарий "1) Используйте в качестве предсказания хотя бы X*_{t+1} — X_{t} > const. Лучше рассматривать что-то а-ля VaR, т.е. брать некоторую квантиль, с которой гарантированно по прогнозу получаете прибыль. X*_{t+1} имеет нормальное распределение, параметры распределения известны (интервальные оценки как раз на них строятся).<br/> 2) Увеличение горизонта прогнозирования ухудшало поведение модели (по крайней мере в моих изысканиях).<br/> 3) ARIMA+GARCH вполне сносно фитится. Для этого используйте fGarch или rugarch. Правда, ньюанс выбора модели в том, что сложность подбора адекватной модели ARIMA-GARCH высока — де-факто требуется зафиттить p*q*s*e*(количество используемых распределений) моделей. Обычно порядок GARCH берут не выше (2,2). А вот распределения надо проверять методом отсечки незначимых коэффициентов распределений. Т.е. возможна такая последовательность: sstd->std->norm. или sged->snorm и т.п. Внешние регрессоры проще добавлять уже тогда в модели VAR/VECM и их обобщения.<br/> 4) Положительное мат.ожидание чего? С учётом комиссий надо смотреть. <br/> 5) На сильных движениях рынка можно много оставить в таком случае.<br/> "