Jak korzystać z maszyny
Techniki uczenia się przewidywania przyszłych cen akcji
Algorytmy uczenia maszynowego (ML) są coraz częściej wykorzystywane do przewidywania przyszłych cen akcji. Chociaż modele ML mogą być złożone, podstawowe kroki umożliwiające ich wykorzystanie do przewidywania cen akcji są następujące:
1. Zbieranie danych
- Zbieraj historyczne dane dotyczące cen akcji, w tym ceny otwarcia, zamknięcia, najwyższe i najniższe, a także wolumen i inne istotne wskaźniki finansowe.
- Przetwarzaj wstępnie dane, aby zapewnić dokładność, spójność i kompletność.
2. Inżynieria funkcji
- Zidentyfikuj lub utwórz dodatkowe funkcje, które mogą mieć wpływ na ceny akcji.
- Można zastosować techniki selekcji cech, aby wybrać najbardziej odpowiednie cechy.
3. Wybór modelu uczenia maszynowego
- Wybierz model ML odpowiedni do przewidywania szeregów czasowych, taki jak regresja liniowa, drzewa decyzyjne, lasy losowe lub sieci neuronowe.
4. Trening modelowy
- Podziel dane historyczne na zbiory uczące i testowe.
- Trenuj model uczenia maszynowego na zestawie treningowym, aby uczyć się wzorców i formułować prognozy.
- Hiperparametry można dostroić w celu optymalizacji wydajności modelu.
5. Ocena modelu
- Oceń wydajność modelu na zbiorze testowym, korzystając z takich metryk, jak średni błąd bezwzględny (MAE) lub błąd średniokwadratowy (RMSE).
- Ocenić dokładność modelu, solidność i potencjał nadmiernego dopasowania.
6. Wdrożenie modelu
- Gdy będziesz zadowolony z wydajności modelu, wdroż go, aby przewidywać ceny akcji w czasie rzeczywistym.
- Zapewnij przyjazny dla użytkownika interfejs umożliwiający użytkownikom wprowadzanie symboli giełdowych lub innych istotnych informacji.
7. Ciągłe monitorowanie
- Monitoruj wydajność modelu w czasie i wprowadzaj poprawki, jeśli to konieczne.
8. Odpowiedzialne użytkowanie
- Zrozumienie i ujawnienie ograniczeń przewidywań modelu.
- Unikaj polegania wyłącznie na modelach uczenia maszynowego przy podejmowaniu decyzji inwestycyjnych i uwzględniaj wiele źródeł informacji.
9. Względy etyczne
- Rozważ aspekty etyczne, takie jak uczciwość i przejrzystość, oraz zajmij się wszelkimi potencjalnymi błędami w danych i modelu.
Pamiętaj, że prognozowanie rynku akcji jest złożone i obejmuje różne czynniki, których modele ML mogą nie w pełni uwzględniać. Niezbędne jest wykorzystywanie prognoz opartych na uczeniu maszynowym jako narzędzia wspomagającego decyzje inwestycyjne, a nie jako gwarancji sukcesu.
