Как да използвате машината
Алгоритмите за машинно обучение (ML) се използват все повече за прогнозиране на бъдещи цени на акциите. Докато ML моделите могат да бъдат сложни, основните стъпки за използването им за прогнозиране на цените на акциите са следните:
1. Събиране на данни
- Съберете исторически данни за цените на акциите, включително отваряне, затваряне, високи и ниски цени, както и обем и други подходящи финансови показатели.
- Предварителна обработка на данните, за да се гарантира точност, последователност и пълнота.
2. Инженеринг на функции
- Идентифицирайте или създайте допълнителни функции, които биха могли да повлияят на цените на акциите.
- Могат да се прилагат техники за избор на характеристики, за да се изберат най-подходящите функции.
3. Избор на модел на машинно обучение
- Изберете ML модел, подходящ за прогнозиране на времеви редове, като линейна регресия, дървета на решенията, произволни гори или невронни мрежи.
4. Обучение на модела
- Разделете историческите данни на комплекти за обучение и тестване.
- Обучете ML модела на комплекта за обучение, за да научите модели и да правите прогнози.
- Хиперпараметрите могат да бъдат настроени за оптимизиране на производителността на модела.
5. Оценка на модела
- Оценете производителността на модела върху набора за тестване, като използвате показатели като средна абсолютна грешка (MAE) или средна квадратична грешка (RMSE).
- Оценете точността на модела, здравината и потенциала за пренастройване.
6. Внедряване на модел
- След като сте доволни от представянето на модела, разположете го за прогнозиране на цената на акциите в реално време.
- Осигурете удобен за потребителите интерфейс за въвеждане на борсови символи или друга подходяща информация.
7. Непрекъснато наблюдение
- Наблюдавайте работата на модела във времето и правете корекции, ако е необходимо.
8. Отговорно използване
- Разберете и разкрийте ограниченията на прогнозите на модела.
- Избягвайте да разчитате единствено на ML модели за инвестиционни решения и вземете под внимание множество източници на информация.
9. Етични съображения
- Обмислете етичните аспекти, като справедливост и прозрачност, и обърнете внимание на всички потенциални пристрастия в данните и модела.
Не забравяйте, че прогнозирането на фондовия пазар е сложно и включва различни фактори, които ML моделите може да не уловят напълно. От съществено значение е да използвате задвижвани от ML прогнози като инструмент за информиране на инвестиционните решения, а не като гаранция за успех.
