Machine Learning and the Random Walk Puzzle: Forecasting the CAD/USD Exchange Rate with Expanding Window Evaluation and SHAP Interpretability

En 3 lignesÉtude comparant 5 modèles ML (régression linéaire, random forest, gradient boosting, XGBoost, AdaBoost) pour prévoir le taux CAD/USD mensuel (2017-2026, 113 observations). Seule la régression linéaire surpasse statistiquement la marche aléatoire (DM=3.06, p=0.0071). Random Forest atteint MAPE=1.17%. SHAP révèle que les lags courts (lag1-2) et moyennes mobiles dominent les prédictions.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain