股票交易中AI 機器學習的一個簡單的例子

說起AI機器學習，有人覺得很神秘，實際上很簡單，比我做盤東坡肉還要簡單。

先看一個程序例子：喂給機器IRS10， RSI14， IV ， 單日變化， 交易量變化等， 讓它學習去，然後發展出一個股票預測模型，根據它來測試策略的可靠性。篇幅有限，隻留了主要部分。

模型選擇： 選擇一個機器學習模型，在這個例子中是 RandomForestClassifier（隨機森林分類器）。隨機森林以其處理複雜關係和避免過擬合的能力而聞名。

目標： 根據模型的預測模擬一個簡單的交易策略，並評估其潛在的盈利能力

總而言之，分成 以下步驟：

1. 通過創建可能預測股票價格變動的特征來準備數據。
2. 訓練一個機器學習模型來學習這些特征和未來價格變動之間的關係。
3. 使用模型的預測來模擬一個簡單的交易策略。
4. 評估模擬策略的性能。