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**1 Introduction**
Les progrès récents de la technologie de l’IA ont conduit au développement de modèles qui analysent les nouvelles en temps réel et les données sur les cours boursiers pour prédire les mouvements de ces derniers. Ces modèles peuvent aider les investisseurs à prévoir plus précisément les mouvements des cours boursiers, et de nombreuses institutions financières développent et utilisent des modèles de prévision des cours boursiers basés sur l’IA.
**2 Collecte de données**
Tout d’abord, pour développer un modèle de prévision des cours boursiers, vous devez collecter des informations en temps réel et des données sur les cours boursiers à partir de différentes sources. Les données relatives aux actualités peuvent être collectées sur les principaux sites d’actualités ou auprès de fournisseurs d’informations financières, et les données relatives aux cours des actions peuvent être collectées auprès des bourses ou de fournisseurs d’informations financières. Ces données sont mises à jour toutes les heures et peuvent donc être collectées et analysées en temps réel.
**3. prétraitement des données**
Le prétraitement des données est nécessaire pour appliquer les données collectées au modèle. Dans le cas des données textuelles, des techniques de traitement du langage naturel peuvent être utilisées pour analyser le contenu des articles de presse et en extraire les informations importantes. Les données sur les cours boursiers sont des données de séries chronologiques, vous pouvez donc appliquer des techniques d’analyse de séries chronologiques pour analyser les tendances et la périodicité.
**4. Développement du modèle**
Par la suite, vous devez développer un modèle d’IA sur la base des données que vous avez collectées. Les modèles les plus couramment utilisés sont les réseaux de neurones artificiels (Deep Learning)
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