В предыдущей статье мы настроили класс для обработки CSV-файлов с данными рынка. В этой, мы разрабатываем регрессионную модель для прогнозирования цены закрытия активов, чтобы повысить точность торговых решений. Обсуждаются различные типы регрессии, включая деревья решений и регрессию опорных векторов, с акцентом на их преимущества в модели рынка. Особое внимание уделяется важности качественной подготовки данных: удаление выбросов, заполнение недостающих значений, и выбор характеристик для повышения производительности модели. Это поможет разработчикам и трейдерам в создании более надежных алгоритмов для анализа и стратегий торговли.

👉 Читай | Котировки | @mql5ru