バイナリーオプション取引は予測モデルが安定した利益を生む分野として宣伝されていますが、価格の動きは本質的にランダムで予測困難であるため、予測に大きな課題があります。本研究では、機械学習アルゴリズムがバイナリーオプションの動きを予測する際に、単純な基準であるゼロRを上回ることが難しいことを示しています。2021年から2023年までのEUR/USD為替ペアのデータセットを用いて、ランダムフォレスト、ロジスティック回帰、勾配ブースティング、k-近傍法（kNN）などの複数のモデルを評価しました。さらに、さまざまなトレーニング条件下で多層パーセプトロン（MLP）や長短期記憶（LSTM）ネットワークなどの神経ネットワークアーキテクチャも検討しました。しかし、これらの努力にも関わらず、どのモデルもゼロR基準の精度を超えることはできず、バイナリーオプションの予測可能なパターンが欠如していることを強調しています。