设计一个机器学习算法,以预测股价.
设计机器学习算法通常涉及预测股价,但最常见的一种是使用时间序列分析.以下是创建这种算法的步骤: 1.数据收集:第一步是收集历史股票数据.这通常包括开放,高,低,关闭和调整的股票关闭值.您也可能希望包括其他相关数据,如量,市场情绪,财务报告和股票相关新闻. 2.预处理:收集的数据需要清理和预处理.这通常涉及缺失的价值,排放,缩放和正常化. 3.特征工程:这涉及选择具有预测价格上移动力的相关特征.一些常用的特征是平均值,指标移动值 (As),和收缩值 (REMSI).您也可能希望包括其他相关数据,如交易量,市场情绪,财务报告和股票相关的新闻. 4.预处理:收集的数据需要清理和预处理.这通常涉及预测价值,排放,缩小和正常化. 3.特征工程:这涉及选择具有预测价格上市场的相关特征.一些常用的特征是平均值,指标移动值 (As),和股票的缩短值 (REMSI).您还可以使用各种数据,如预测价格,交易量,资产价格和相关信息. 4.特征训练: 测准确性: 测试,测试,测试,测试,测试.