Python投資｜炒股唔知點搵出升跌規律﹖ AI幫你發掘訊號
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早前筆者介紹了如何使用Python進行機械學習，其中一個例子是sklearn函式庫（library），它透過應用決策樹（decision tree）等邏輯思維，去分析一堆數據，從中推敲數據的規律，接着便能建立預測模型，這時僅向Python提供部份數據，便能大致預測另外一部份的數據了。如要回顧相關文章，可以點擊以下連結：
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Sklearn同樣能用於建立針對股價升跌的預測模型，而且可以使用決策樹的進階版邏輯思維「隨機森林」，即同時設定多個決策樹，嘗試以不同角度對數據進行分析，產生多種分類，從中找出準確度最高的分析方法。
有關program在網上已獲IT人建立及公開了，例如載於網DATAQUEST的網絡文章「Portfolio Project: Predicting Stock Prices Using Pandas and Scikit-learn」，連結如下：
撰文：經一編輯部圖片來源：經一編輯部資料或影片來源：經一編輯部
