Какие основные типы машинного обучения используются в алгоритмическом трейдинге?

Некоторые основные типы машинного обучения, которые используются в алгоритмическом трейдинге:

• Линейная регрессия. www.notsalmon.com Простой алгоритм, который моделирует взаимосвязь между входными и выходными переменными с помощью линейного уравнения. www.notsalmon.com В алгоритмическом трейдинге используется для прогнозирования будущих цен на основе исторических данных. www.notsalmon.com
• Деревья решений. www.notsalmon.com Тип алгоритма машинного обучения, который может использоваться для задач классификации и регрессии. www.notsalmon.com В алгоритмическом трейдинге деревья решений используются для создания правил на основе исторических данных и состояния рынка. www.notsalmon.com
• Машины опорных векторов (SVM). www.notsalmon.com Алгоритм контролируемого обучения, который может использоваться для задач классификации или регрессии. www.notsalmon.com В алгоритмическом трейдинге SVM применяется для прогнозирования движений цен или классификации состояния рынка. www.notsalmon.com
• Нейронные сети. www.notsalmon.com Тип алгоритма машинного обучения, вдохновлённый мозгом человека. www.notsalmon.com Состоят из взаимосвязанных слоёв узлов, каждый из которых обрабатывает информацию и передаёт её следующему слою. www.notsalmon.com В алгоритмическом трейдинге нейронные сети используются для прогнозирования движений цен или выявления торговых возможностей на основе рыночных данных. www.notsalmon.com
• Обучение с подкреплением. www.notsalmon.com www.geeksforgeeks.org Тип машинного обучения, в котором агент учится принимать решения, взаимодействуя с окружающей средой и получая обратную связь в виде наград или штрафов. www.notsalmon.com www.geeksforgeeks.org В алгоритмических торговых системах обучение с подкреплением используется для оптимизации торговых стратегий. www.notsalmon.com