概述:
在这个脚本中,它使用机器学习在MATLAB来预测股票的购买决策。使用真实数据,它将探索如何管理加上时间戳数据并选择最适合的机器学习模型。常见被广为人知,准备数据和选择的重要特性发挥大作用模型的准确性。在这个例子中,它使用今天的技术指标来预测第二天股票价格。
在这个例子中,结束交易策略是如果价格是1%高于公开价格,然后我们应该买股票在股票市场的开放和关闭出售的股票市场。
在这个例子中,它demostrates如何预处理的数据建模和预测的决定模型。新数据的日期将列表重新培训第二天的新模型和找到最好的模型预测。有趣吗?
【注:不主张任何特定策略,因素或方法)
亮点:
处理下载数据使用的时间表从雅虎财经对象
基于领域知识的选择功能
机器学习模型
自动重新培训新模式incorproate新更新的数据对未来的预测
预测购买决策
经验计算速度有/没有并行计算
产品重点:
MATLAB
金融工具箱
统计和机器学习工具
并行计算工具箱(可选)
引用作为
凯文庄瑞豪(2023)。机器学习分类用来预测股票(//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/68637-machine-learning-classification-used-to-predict-stock), MATLAB中央文件交换。检索。
