 Concevoir un algorithme pour prédire le marché boursier en utilisant les conditions données.
 R. L'ensemble de données comprend des informations relatives aux indicateurs économiques, tels que le PIB et les taux de chômage, ainsi que des données spécifiques à l'entreprise telles que les revenus, la capitalisation boursière et les ratios financiers.\nB. L'algorithme doit être capable de prédire la tendance du marché sur une période d'au moins un mois.
L'algorithme peut utiliser une combinaison de techniques d'apprentissage automatique supervisées et non supervisées pour prédire les tendances du marché boursier. Tout d'abord, un modèle d'apprentissage supervisé tel qu'une machine à vecteurs de support peut être formé sur l'ensemble de données pour générer un modèle qui peut être utilisé pour prédire les cours des actions. Ensuite, un algorithme d'apprentissage non supervisé, tel qu'une technique de clustering, peut être utilisé pour analyser la relation entre différents indicateurs économiques tels que le PIB et le taux de chômage, et des données spécifiques à l'entreprise telles que les revenus et la capitalisation boursière. Enfin, la sortie de l'analyse de cluster peut être utilisée comme entrée supplémentaire pour l'algorithme d'apprentissage supervisé afin d'améliorer sa précision sur une période d'un mois.