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有效的市场假设（EMH）断言金融市场是“信息有效的”，或者，交易资产的价格（例如股票，债券或财产）已经反映了所有已知信息，并立即改变以反映新信息。因此，根据理论，除了运气外，不可能使用市场已经知道的任何信息来始终如一地胜过市场。EMH中的信息或新闻定义为可能影响当前不可知的价格，因此将来会随机出现。股票市场预测带来了证明金融市场是否可以预测的挑战，因为在有效市场假设（EMH）的有效性方面尚无共识。tiv> s TOCK市场预测一直是金融，工程和数学领域的重要问题。作为大量资本通过股票市场进行交易，股市被视为高峰投资渠道。研究人员一直致力于证明金融市场的可预测性。此后，股票市场预测一直对研究人员有一定的吸引力。尽管已经进行了许多科学尝试，但尚未发现任何方法可以准确预测股票价格转移。即使缺乏一致的预测方法，也取得了一些轻微的成功。自动回应和移动平均水平是一些著名的股票趋势预测技术，这些技术占据了几个时间序列预测。在数据挖掘的帮助下，还开发了使用归纳学习进行预测的几种方法，例如K-Neartiment邻居和神经网络。但是，他们的主要弱点是他们严重依赖结构数据，在这种数据中，他们忽略了不可量化信息（例如新闻文章）的影响。随着更快的计算机和互联网上大量信息的出现，战略投资者或公众更容易获得股票市场。来自季度报告或破坏新闻报道的信息可能会极大地影响担保的股价。由于互联网提供了对股票市场产生重大影响的事件信息的主要来源，因此提取和使用信息来支持决策的技术已成为一项关键任务。为了准确预测股票市场，许多学者和行业的研究人员都提出了各种预测算法和模型。在本文中，将引入预测算法和模型的最新发展，并将其性能进行比较。此外，为了准确的股票市场预测，我们研究了各种全球事件及其在预测股票市场方面的问题
金融市场中的机器学习应用-CSE IITB
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