Machine Learning

追逐利益、趨避風險是投資人的目標，預測股價動是達成上述目標的方法之一。過去人們使用ARIMA、GARCH等時間序列，試圖刻畫出未來股價的軌跡。到了今日，隨著深度學習的蓬勃發展，越來越多時間序列相關的模型的出現，似乎能應用於未來股價的預測中。本文即是利用GRU與LSTM兩序列相關模型進行股價預測，使用前5日的開盤、最高、最低、收盤價預測隔日收盤價，以作為投資人在選股時的一項參考依據。

隨機森林簡單來說，就是由多顆決策樹所組成，其為使用 Bagging 加上隨機特徵採樣所產生的一種演算法。因為是基於 CART演算法，所以可以處理類別資料與連續資料，其他的優點像是其能夠接收高維度的資料、對雜訊容忍度高、擬和結果準確率高等等，故亦時常用於Kaggle等商業競賽。

前言 近幾年來，機器學習(Machine Learning, ML)、深度學習(DL)和人工智慧(AI)的已在 […]