Kako uporabljati stroj

Učenje tehnik za napovedovanje prihodnjih cen delnic

Algoritmi strojnega učenja (ML) se vedno bolj uporabljajo za napovedovanje prihodnjih cen delnic. Čeprav so modeli ML lahko zapleteni, so osnovni koraki za njihovo uporabo za napovedovanje cen delnic naslednji:

1. Zbiranje podatkov

- Zberite pretekle podatke o cenah delnic, vključno z odprtimi, zaprtimi, visokimi in nizkimi cenami ter količino in drugimi ustreznimi finančnimi kazalniki.

- Predobdelajte podatke, da zagotovite točnost, doslednost in popolnost.

2. Inženiring funkcij

- Prepoznajte ali ustvarite dodatne funkcije, ki bi lahko vplivale na cene delnic.

- Tehnike izbire funkcij je mogoče uporabiti za izbiro najbolj ustreznih funkcij.

3. Izbira modela strojnega učenja

- Izberite model ML, primeren za napovedovanje časovnih vrst, kot so linearna regresija, odločitvena drevesa, naključni gozdovi ali nevronske mreže.

4. Usposabljanje modela

- Razdelite zgodovinske podatke v sklope za usposabljanje in testiranje.

- Usposobite model ML na kompletu za usposabljanje, da se naučite vzorcev in naredite napovedi.

- Hiperparametre je mogoče prilagoditi za optimizacijo delovanja modela.

5. Ocena modela

- Ocenite delovanje modela na testnem nizu z uporabo meritev, kot je povprečna absolutna napaka (MAE) ali koren srednje kvadratne napake (RMSE).

- Ocenite natančnost modela, robustnost in možnost prekomernega opremljanja.

6. Razmestitev modela

- Ko ste zadovoljni z delovanjem modela, ga uporabite za napovedovanje cene delnic v realnem času.

- Zagotovite uporabniku prijazen vmesnik za vnos simbolov delnic ali drugih ustreznih informacij.

7. Nenehno spremljanje

- Spremljajte delovanje modela skozi čas in po potrebi prilagodite.

8. Odgovorna uporaba

- Razumeti in razkriti omejitve napovedi modela.

- Izogibajte se zanašanju samo na modele ML pri naložbenih odločitvah in upoštevajte več virov informacij.

9. Etični vidiki

- Upoštevajte etične vidike, kot sta poštenost in preglednost, ter obravnavajte morebitne pristranskosti v podatkih in modelu.

Ne pozabite, da je napoved delniškega trga zapletena in vključuje različne dejavnike, ki jih modeli ML morda ne zajamejo v celoti. Bistveno je, da napovedi, ki jih poganja ML, uporabljate kot orodje za informiranje o naložbenih odločitvah in ne kot jamstvo za uspeh.