الگوریتم های مختلف یادگیری ماشین

انواع مختلفی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین وجود دارد که معمولاً در معاملات الگوریتمی استفاده می‌شوند، از جمله یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی. الگوریتم های یادگیری نظارت شده بر روی داده های تاریخی برای پیش بینی رویدادهای آینده آموزش داده می شوند. الگوریتم های یادگیری بدون نظارت برای شناسایی الگوها در داده ها استفاده می شود. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی از تجربه یاد می‌گیرند و عملکرد خود را در طول زمان با آزمون و خطا بهبود می‌بخشند. یادگیری ماشینی را می‌توان برای کارهای مختلفی در معاملات الگوریتمی، مانند تجزیه و تحلیل بازار، پیگیری روند، مدیریت پورتفولیو و مدیریت ریسک استفاده کرد. مدل‌های یادگیری ماشینی را می‌توان برای پیش‌بینی حرکات قیمت، شناسایی فرصت‌های آربیتراژ یا حتی ساخت سبدهایی که عملکرد بهتری از بازار دارند استفاده کرد.