Il modello utilizzerebbe innanzitutto i dati finanziari (ad es. utili di un'azienda, notizie economiche, sentimento di mercato prevalente) come variabili di input. L'output sarebbe quindi una previsione del prezzo futuro del titolo. Per iniziare a costruire il modello, dovremmo prima esplorare i dati disponibili e pulirli per eventuali informazioni mancanti. Eseguiremmo anche l'ingegneria delle funzionalità per identificare le funzionalità più potenti che affondano in modo affidabile con il comportamento dei prezzi. Successivamente, addestreremmo il modello con diversi modelli di rete neurale come nn superficiale, nn profondo e nn ricorrente. Oltre ai modelli di rete neurale, è necessario eseguire l'ottimizzazione degli iperparametri per ottimizzare ulteriormente i modelli. Una volta che il modello è pronto, può essere distribuito per previsioni in tempo reale del titolo nella Borsa di Shanghai.
Borsa di Shangai
Costruisci una rete neurale per prevedere i prezzi delle azioni in un determinato mercato.