 Construire un réseau de neurones pour prédire les cours des actions sur le marché donné.
 Bourse de Shanghai
Le modèle utiliserait d'abord des données financières (par exemple, les bénéfices d'une entreprise, les nouvelles économiques, le sentiment dominant du marché) comme variables d'entrée. La sortie serait alors une prédiction du prix futur de l'action. Pour commencer à construire le modèle, nous allons d'abord explorer les données disponibles et les nettoyer pour toute information manquante. Nous effectuerions également une ingénierie des fonctionnalités pour identifier les fonctionnalités les plus puissantes qui coulent de manière fiable avec le comportement des prix. Après cela, nous entraînerions le modèle avec différents modèles de réseaux de neurones tels que nn peu profond, nn profond et nn récurrent. En plus des modèles de réseaux de neurones, un réglage des hyperparamètres doit être effectué afin d'optimiser davantage les modèles. Une fois le modèle prêt, il peut être déployé pour des prévisions en temps réel de l'action à la Bourse de Shanghai.