Для проекта, над которым я работаю, я стремлюсь прогнозировать рыночные тренды и в результате делать длинные или короткие игры.Я ищу использовать алгоритм подкрепления для этого.Однако в недавно прочитанной статье авторы предложили использовать двухуровневую систему;классификатор SVM для определения рыночного тренда и три алгоритма, основанные на положительном, отрицательном или боковом рыночном тренде.Таким образом, каждый алгоритм обучается с данными одной и той же тенденции, поэтому существует меньшая изменчивость.
Мой вопрос заключается в том, позволит ли использование трех алгоритмов повысить точность результата или одна модель (с таким же количеством данных в общей сложности) будет обеспечивать такую же точность?
Извинения, если это кажется очень простым вопросом, я новичок в машинном обучении и очень хочу учиться.Приветствия