摩根大通于2024年9月3日发布了一份关于利用机器学习技术提升VIX指数预测准确性的研究报告。该研究利用多种机器学习模型，对芝加哥期权交易所（CBOE）的波动率指数（VIX）及其可交易产品VXX进行预测分析。研究发现，尽管VIX市场高度有效且预测难度大，但通过综合市场数据、精细化的特征工程（如引入期权到期日、市场情绪指标等）以及消除共线性特征（采用方差膨胀因子VIF），模型预测准确率提升至54.1%，略优于传统方法。报告强调，机器学习与严谨的特征选择相结合，能够为VIX市场的交易策略提供微小但稳定的优势，同时指出非线性模型（如随机森林）可能因特征简化而表现受损。研究还探讨了仅做空VXX的策略潜力，并分析了不同特征类型（如VIX历史数据、SPX期权成交量）对模型的重要性，最终提出未来需进一步优化特征选择和模型鲁棒性以应对市场复杂性。

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