「与えられた条件を使用して、株式市場を予測するアルゴリズムを設計してください。」
「A. データセットには、GDPや失業率などの経済指標に関する情報、また収益、時価総額、財務比率などの企業固有のデータが含まれています。
B. アルゴリズムは、少なくとも1か月の期間にわたる市場トレンドを予測できる必要があります。」
アルゴリズムは、監視された機械学習技術と非監視学習技術の組み合わせを使用して、株式市場のトレンドを予測することができます。まず、サポートベクターマシンなどの監視学習モデルをデータセットにトレーニングして、株価を予測するために使用できるモデルを生成します。次に、クラスタリング技術などの非監視学習アルゴリズムを使用して、GDPや失業率などの異なる経済指標と、収益や時価総額などの企業固有のデータの関係を分析します。最後に、クラスター分析の出力を監視学習アルゴリズムの追加入力として使用して、1か月の期間にわたって精度を向上させることができます。