【台股新春開盤預測】用 2 個新春指標看出趨勢｜使用 SVM 機器學習預測投資獲利｜23年台股歷史數據分析
新春開盤如何選股？
在台股已經高漲的狀況下，要如何更有紀律的來操盤呢？
要如何在新春開盤開始今年的投資計畫？
看這篇就對了！
本篇使用SVM機器學習模型
利用新春開盤的指標來計算
加權指數開盤後是否會上漲
想要知道這兩個關鍵指標是什麼嗎？
趕快來看一看吧！
下一篇想要看什麼，歡迎在下方留言給我們喔！
不然就講比特幣啦！

🧠＃AI趨勢不可逆 你必知的機器學習
「機器學習（Machine Learning），是人工智慧發展的一環。
指的是讓機器『自主學習』並『增強』的演算法。」

🧠＃你該學會機器學習的4大理由 ➡https://bit.ly/36t5uNn
Bain顧問公司研究結果顯示，採用機器學習和分析技術的企業：
❶ 可增加 2 倍以資料分析結果作為依據的決策數量
❷ 決策速度比競爭對手更快的機率可提升 5 倍
❸ 可加快 3 倍原來上述決策的執行速度
❹ 可增加 2 倍原來獲得理想財務回報的機會
想加速決策效率、獲得理想回報？那麼推薦您學習：
【機器學習好簡單，輕鬆讓你一手掌握資料科學實作 10 大技巧】

🧠12 章節Ｘ 4.1 小時教學全面解密 ＃機器學習必備十大技巧
❶線性迴歸 ❷羅吉斯迴歸 ❸決策樹 ❹隨機森林 ❺支援向量機 SVM
❻樸素貝葉斯 ❼集成學習 ❽K-Means ❾階層式分群​​ ❿密度式分群

🧠＃豐富實作
這門課，除了幫助你認識完整的機器學習概念外
還可以實作出超豐富的機器學習應用，如：
「房屋價格預測、股票分析預測、產品品質管理」等類似實作
更多應用請見➡https://bit.ly/36t5uNn

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課程說明

在本課程中，你將了解什麼是超參數( hyperparameters )，什麼是遺傳演算法( Genetic Algorithm )，以及什麼是超參數最佳化( hyperparameter optimization )。

在本課程中，你將應用遺傳演算法最佳化支持向量機( Support Vector Machines )和多層感知器神經網路( Multilayer Perceptron Neural Networks )的性能。超參數最佳化將在兩個資料集上完成，一個用於預測建築物冷熱負荷的迴歸資料集，以及一個關於將電子郵件分類為垃圾郵件和非垃圾郵件的分類資料集。 SVM 和 MLP 將被應用於資料集而不進行最佳化，並將其結果與最佳化結果進行比較。

到本課程結束時，你將學到如何使用 Python 寫遺傳演算法程式，以及如何最佳化機器學習演算法以獲得最佳性能。

https://softnshare.com/machine-learning-optimization-using-genetic-algorithm/