使用机器学习 (SVM) 和 Quandl 预测黄金价格答案

【问题标题】：Predicting gold prices using machine learning (SVM) and Quandl使用机器学习 (SVM) 和 Quandl 预测黄金价格
【发布时间】：2018-12-23 16:05:20
【问题描述】：

我刚刚开始编程和阅读有关机器学习技术的信息。作为一个个人项目，我想构建一个可以使用机器学习预测黄金价格的机器人。

我首先开始寻找过去 10 年可能影响黄金价格的因素，例如石油价格、股票等，以获取训练数据。

我认为 Quandl 将是前几年财务数据的最佳选择。我不知道从这里去哪里。如何开始编码和训练机器人？如果有人能给我一个关于如何从这里开始的逐步过程，我将非常感激。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您的第一步是收集训练模型所需的数据。我没用过quandl，但是你可以下载它并保存为.csv，或者如果quandl有，你可以通过API查询。

一旦您有了一些数据来训练您的模型，您就会想研究 LSTM 网络。如果您以前从未使用过机器学习，尽管我会从一个更简单的项目开始，因为 LSTM 对于初学者来说可能有点令人生畏。

您在标题中写了 SVM，我假设您指的是支持向量机。顺便说一句，这不适合这个项目。

【讨论】：

嗨。感谢你的回复。我可能会像你说的那样了解基础知识。无论如何，为什么 SVM 不适合这个项目？
不合适是选词不当，抱歉。我只能说，SVM 最常用于分类，我读过的与您的问题相似的大多数论文、示例和教程都使用 LSTM 等系统，因为它们在这些类型的问题上表现更好。

【解决方案2】：

第一步是收集数据并选择实际影响黄金价格的特征。尽量避免任何不相关的特征，因为它会影响您将要构建的模型的准确性。

我猜你是机器学习的新手，所以我建议不要试图获得完美的结果，而是开始实现一些基本算法，如回归。虽然它们不会给出很高的准确性，但它们可以为您提供一个良好的开端。

最好熟悉您正在使用的算法。但是你可以在 sklearn 中使用直接实现。

【讨论】：