Apprenez à faire des recherches sur le développement d’algorithmes d’apprentissage profond afin d’améliorer la précision des prévisions de cours boursiers à l’aide de l’IA.


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<Processus de développement d'un algorithme d'apprentissage profond pour améliorer la précision de la prédiction du cours des actions

1. Collecte des données

L’étape la plus importante pour la prédiction du cours des actions est la collecte des données. Diverses données telles que les données historiques sur les cours boursiers, le volume des transactions, les informations financières des entreprises, les indicateurs économiques, etc. doivent être collectées et utilisées pour l’entraînement du modèle.

2. Prétraitement des données

Le prétraitement des données est nécessaire parce que les données collectées peuvent être bruitées. Dans le cas des données sur les cours boursiers, il s’agit de données de séries chronologiques, vous devez donc effectuer une transformation logarithmique ou une normalisation des cours boursiers pour prendre en compte la tendance inférée des cours boursiers.

3. Construire un modèle

Vous devez construire un modèle d’apprentissage profond pour la prédiction des cours boursiers. Les réseaux neuronaux récurrents tels que LSTM (Long Short-Term Memory) ou GRU (Gated Recurrent Unit) peuvent être utilisés pour apprendre et prédire des données de séries temporelles. Vous pouvez également utiliser CNN-LSTM, qui est un modèle combinant un réseau neuronal convolutif (CNN) et une LSTM.

4. Réglage des hyperparamètres

Avant d’entraîner le modèle, vous devez trouver les valeurs optimales des hyperparamètres par le biais du réglage des hyperparamètres. Vous pouvez obtenir des performances optimales en ajustant divers hyperparamètres tels que le taux d’apprentissage, la taille du lot, le nombre de couches cachées et le nombre de nœuds.

5. Entraînement et validation du modèle

Les données collectées sont divisées en données d’entraînement et en données de validation.

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