具体而言,在数据方面,要收集尽可能多的相关数据,包括历史股价、公司财务报表、行业动态等,并且对数据进行清洗和预处理,去除错误和异常数据。算法选择上,尝试不同的机器学习或深度学习算法,像神经网络、随机森林等,找到最适合的算法组合。在模型评估和优化时,使用交叉验证等方法评估模型性能,不断调整参数。
另外,还需要对模型进行实时监控和更新,以适应市场的变化。如果你在这方面有更多疑问,或者想了解更详细的操作步骤,欢迎点我头像加微联系我。
发布于2025-4-23 11:38 北京


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