Progettare un algoritmo per prevedere il mercato azionario utilizzando le condizioni fornite.
A. Il dataset include informazioni relative agli indicatori economici, come il PIL e i tassi di disoccupazione, così come dati specifici delle aziende come i guadagni, la capitalizzazione di mercato e i rapporti finanziari.
B. L'algoritmo dovrebbe essere in grado di prevedere la tendenza del mercato per un periodo di almeno un mese.
L'algoritmo può utilizzare una combinazione di tecniche di apprendimento automatico supervisionato e non supervisionato per prevedere le tendenze del mercato azionario. In primo luogo, un modello di apprendimento supervisionato come una macchina a vettori di supporto può essere addestrato sul dataset per generare un modello che può essere utilizzato per prevedere i prezzi delle azioni. Successivamente, un algoritmo di apprendimento non supervisionato, come una tecnica di clustering, può essere utilizzato per analizzare la relazione tra diversi indicatori economici come il PIL e il tasso di disoccupazione e i dati specifici dell'azienda come i guadagni e la capitalizzazione di mercato. Infine, l'output dell'analisi di clustering può essere utilizzato come input aggiuntivo per l'algoritmo di apprendimento supervisionato per migliorare la sua precisione nel corso di un mese.