Zaprojektuj algorytm przewidujący ruchy na giełdzie, wykorzystując dostarczone warunki.
A. Zbiór danych zawiera informacje związane ze wskaźnikami ekonomicznymi, takimi jak PKB i stopa bezrobocia, a także dane dotyczące poszczególnych spółek, takie jak zyski, kapitalizacja rynkowa i wskaźniki finansowe.
B. Algorytm powinien być w stanie przewidzieć trend rynkowy w okresie co najmniej jednego miesiąca.
Algorytm może wykorzystaci kombinację technik uczenia maszynowego nadzorowanego i nienadzorowanego do przewidywania trendów na rynku akcji. Po pierwsze, model uczenia maszynowego nadzorowanego, takiego jak maszyna wektorów nośnych, może być trenowany na zbiorze danych, aby wygenerować model, który morze być używany do przewidywania cen akcji. Następnie, algorytm uczenia nienadzorowanego, takiego jak technika klastrowania, może być użyty do analizy związku między różnymi wskaźnikami ekonomicznymi, takimi jak PKB i stopa bezrobocia, a danymi specyficznymi dla firm, takimi jak zyski i kapitalizacja rynkowa. Wreszcie, wynik analizy klastrowania może być ożyty jako dodatkowe wejście dla algorytmu oczenia maszynowego nadzorowanego, aby poprawić jego dokładność na przestrzeni jednego miesiąca.