Costruire una rete neurale per la previsione dei prezzi delle azioni nel mercato indicato.
Borsa di Shanghai
Il modello utilizzerebbe prima i dati finanziari (ad esempio, i guadagni di un'azienda, le notizie commerciali, il sentimento prevalente del mercato) come variabili di input. L'output sarebbe quindi una previsione del prezzo futuro delle azioni. Per iniziare a costruire il modello, esploreremmo prima i dati disponibili e li puliremmo da eventuali informazioni mancanti. Effettueremmo anche l'ingegneria delle caratteristiche per identificare le caratteristiche più potenti che si correlano in modo affidabile con il comportamento del prezzo. Dopo di che, addestreremmo il modello con diversi modelli di rete neurale come nn superficiale, nn profondo e nn ricorrente. Sopra i modelli di rete neurale, dovrebbe essere eseguita la messa a punto degli iperparametri per ottimizzare ulteriormente i modelli. Una volta che il modello è pronto, può essere implementato per previsioni in tempo reale delle azioni nella Borsa di Shanghai.