L'algoritmo può utilizzare una combinazione di tecniche di apprendimento automatico supervisionate e non supervisionate per prevedere le tendenze del mercato azionario. Innanzitutto, un modello di apprendimento supervisionato come una macchina vettoriale di supporto può essere addestrato sul set di dati per generare un modello che può essere utilizzato per prevedere i prezzi delle azioni. Quindi, un algoritmo di apprendimento non supervisionato, come una tecnica di clustering, può essere utilizzato per analizzare la relazione tra diversi indicatori economici come PIL e tasso di disoccupazione e dati specifici dell'azienda come guadagni e capitalizzazione di mercato. Infine, l'output dell'analisi dei cluster può essere utilizzato come input aggiuntivo per l'algoritmo di apprendimento supervisionato per migliorarne l'accuratezza per un periodo di un mese.
R. Il set di dati include informazioni relative agli indicatori economici, come PIL e tassi di disoccupazione, nonché dati specifici dell'azienda come guadagni, capitalizzazione di mercato e indici finanziari. B. L'algoritmo dovrebbe essere in grado di prevedere l'andamento del mercato per un periodo di almeno un mese.
Progettare un algoritmo per prevedere il mercato azionario utilizzando le condizioni date.