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M.SC数据科学，计算机科学，孟买大学摘要股票市场预测一直是财务分析师和机器学习从业人员的重大兴趣和研究的主题。本摘要概述了股票市场预测领域中的关键方面和方法。金融市场的不可预测和动态性质为准确的预测带来了挑战。但是，机器学习技术的进步，大规模财务数据的可用性以及计算能力使计算促进了复杂预测模型的发展。在这项工作中，我们研究了各种机器学习算法的应用，包括回归，时间序列模型和支持向量机，以预测股票价格。该研究重点是数据预处理，功能工程和模型评估，以提高预测准确性。使用多样化的数据集评估指标，例如平方误差（MSE），均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）来衡量模型性能。在承认金融市场的固有不确定性时，这项研究有助于就投资和金融中的数据驱动决策进行更广泛的对话。这项研究的结果提供了对股价预测中机器学习技术的优势和局限性的见解。关键字：机器学习1，线性回归2，投资策略3，金融市场4。1。其固有的波动性和复杂性促使人们追求准确的预测方法来破译其运动。引言股市作为一个动态而复杂的金融生态系统，引起了几代投资者，分析师和研究人员的关注。寻求有效的股票市场预测不仅是一项学术练习；它对财务决策，风险管理和对市场动态的广泛理解具有深远的影响。
使用机器学习的股票市场预测
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