Я изучаю ML и хочу попрактиковаться в построении модели для прогнозирования доходности фондового рынка на следующий день, например, на основе цены и объема предыдущих дней.
Текущие значения, которые у меня есть для каждого дня:
M = [[Price at day-1, price at day 0, return at day+1]
[Volume at day-1, volume at day 0, return at day+1]]
Я хотел бы найти правила, которые определяют диапазоны цены в день-1 и цены в день 0, чтобы предсказать цену в день + 1 следующим образом:
If price is below 500 for day-1 AND price is above 200 at day 0
The average return at day+1 is 1.05 (5%)
или
If price is below 500 for day-1 AND price is above 200 at day 0
AND If volume is above 200 for day-1 AND volume is below 800 at day 0
The average return at day+1 is 1.09 (9%)
Я не ищу каких-либо решений, я просто ищу общую стратегию решения этой проблемы.
Полезен ли здесь МЛ вообще, или будетлучше сделать с помощью цикла for, перебирающего все значения, чтобы найти правила?Я рассматриваю случайный лес, это было бы жизнеспособным вариантом?