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Développement d’un modèle de prédiction du cours des actions à l’aide de l’apprentissage automatique
Introduction
La prédiction du cours des actions est un problème très important en finance, et l’utilisation des données des états financiers pour prédire le cours des actions constitue une information précieuse pour de nombreux investisseurs. Le développement d’un modèle de prévision des cours boursiers utilisant des techniques d’apprentissage automatique est un moyen d’améliorer la précision et l’efficacité.
Collecte des données
Les données nécessaires à la prévision des cours boursiers sont les données des états financiers et les données des cours boursiers. Les données relatives aux états financiers comprennent les comptes de résultat, les bilans et les états des flux de trésorerie, tandis que les données relatives aux cours des actions comprennent les cours quotidiens des actions ou les cotations. Il est nécessaire de collecter, de nettoyer et de traiter ces données.
Prétraitement des données
Il est nécessaire de traiter les données collectées sous une forme permettant aux algorithmes d’apprentissage automatique d’apprendre. Ce processus implique de traiter les valeurs manquantes dans les données, de détecter et de supprimer les valeurs aberrantes et d’effectuer des tâches de prétraitement telles que la normalisation ou la standardisation des données pour faciliter l’apprentissage du modèle.
Construire le modèle
Une fois que le prétraitement des données est terminé, l’étape suivante consiste à construire le modèle d’apprentissage automatique. Les algorithmes populaires utilisés pour la prédiction des cours boursiers comprennent la régression linéaire.
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