L'algoritmo di Reinforcement Learning alimenterebbe prima una serie di prezzi di chiusura giornalieri delle azioni Apple Inc. per un periodo di 12 mesi. L'algoritmo verrebbe quindi addestrato sui dati per prevedere il valore futuro del titolo. L'algoritmo utilizzerà i prezzi di chiusura giornalieri come caratteristiche e il valore target come futuro prezzo delle azioni. Utilizzerebbe tecniche di apprendimento per rinforzo per identificare modelli nei dati e adattare gradualmente la strategia dell'algoritmo per prevedere il valore futuro. L'algoritmo sarebbe in grado di adattare la sua strategia man mano che il mercato si evolve, consentendogli di fare previsioni più accurate e prendere decisioni di investimento più informate.
Set di dati: prezzi di chiusura giornalieri delle azioni Apple Inc. su un periodo di 12 mesi.
Per il set di dati specificato, sviluppa un algoritmo di apprendimento per rinforzo per prevedere il valore futuro del titolo.