随机森林作为解决此问题的最佳方法？

Question

我正在研究ML，并且想要练习建立一个模型来预测第二天的股市收益，例如根据前几天的价格和交易量。

我每天的当前值：

M = [[Price at day-1, price at day 0, return at day+1]
     [Volume at day-1, volume at day 0, return at day+1]]

我想找到一些规则，这些规则定义第1天的价格和第0天的价格的范围，以便通过以下方式预测第1天的价格：

If price is below 500 for day-1 AND price is above 200 at day 0
The average return at day+1 is 1.05 (5%)

或

If price is below 500 for day-1 AND price is above 200 at day 0
AND If volume is above 200 for day-1 AND volume is below 800 at day 0
The average return at day+1 is 1.09 (9%)

我不是在寻找任何解决方案，而只是在寻求解决该问题的一般策略。

ML在这里是否有用，还是使用for循环遍历所有值以找到规则的更好方法？我正在考虑随机森林，这是一个可行的选择吗？

Answer 1

是的。可以使用随机森林进行回归。

由于森林聚集，他们将倾向于预测平均值。常规的决策树可能更具决定性。