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Le marché boursier est un système financier dynamique et complexe influencé par de nombreux facteurs, rendant les prévisions précises difficiles. Les méthodes traditionnelles échouent souvent à capturer les motifs complexes au sein des données financières. Cet article de recherche explore l'application des techniques d'apprentissage machine pour la prévision du marché boursier, visant à fournir un aperçu complet de l'état actuel du domaine. L'article passe en revue la littérature pertinente, discute des algorithmes d'apprentissage machine populaires et évalue leur efficacité à prédire les tendances du marché boursier. De plus, les applications du monde réel et les défis de la mise en œuvre de l'apprentissage machine pour la prévision du marché boursier sont explorés.
Vivek H. Patil (Sun,) a étudié cette question.