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Eine gründliche Analyse von Trends und zukünftigen Richtungen zeigt, wie maschinelles Lernen die Prognose von Aktienmärkten revolutioniert. In diesem Artikel wird die aktuellste Forschung zu Anwendungen des maschinellen Lernens für die Aktienmarktprognose der letzten 20 Jahre systematisch überprüft. Künstliche neuronale Netzwerke, Support-Vektor-Maschinen, genetische Algorithmen in Verbindung mit anderen Methoden sowie hybride oder alternative KI-Ansätze waren die Kategorien, die zur Gruppierung der Fachartikel verwendet wurden. Jede Kategorie wurde untersucht, um Trends, unterschiedliche Perspektiven, Einschränkungen und Bereiche, die mehr Forschung erforderten, zu identifizieren. Die Ergebnisse bieten aufschlussreiche Analysen und Vorschläge für weitere Studien in diesem sich entwickelnden Thema.
Jain et al. (Tue,) haben diese Frage untersucht.