在构建股票预测模型时，如何有效融合技术指标与基本面数据，并选择哪种机器学习算法进行建模以提高预测准确度？

在股票市场的预测问题中，将技术指标与基本面数据结合起来可以提供更全面的市场分析视角。技术指标通常反映市场的历史价格变动和交易量等信息，而基本面数据则包含公司的财务报表、行业情况、经济指标等信息。为了有效地整合这两类数据，首先需要通过数据预处理步骤，如归一化、填充缺失值、去除异常值等，确保数据的质量和一致性。

参考资源链接：[机器学习驱动的股票预测与个性化推荐系统构建](https://wenku.csdn.net/doc/4yq1afbf9i?spm=1055.2569.3001.10343)

接下来，可以进行特征工程，包括特征选择和特征构造，以确定哪些指标对于预测模型最为重要。这一步骤可以使用统计测试、相关性分析或模型本身的选择功能，如随机森林的特征重要性评分。

在选择机器学习算法时，深度神经网络因其能够自动提取复杂特征而被广泛应用于股票价格预测。然而，随机森林和支持向量机等传统机器学习方法在处理非线性关系和高维数据时也表现出色，且往往计算效率更高，更适合初步尝试和小规模数据集。

在建模过程中，需要使用交叉验证等技术来评估模型的泛化能力，并通过调整模型参数来优化性能。例如，在随机森林模型中，可以通过调整树的数量和树的深度来避免过拟合，而在深度神经网络中，则需要调整网络的层数、每层的神经元数量以及激活函数等。

最终，可以采用均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）或平均绝对误差（MAE）等指标来评估模型的预测准确度。通过比较不同算法的性能，选择最适合当前数据集和预测任务的机器学习算法。在整合技术和基本面数据后，深度学习算法通常能够提供更深层次的特征表示，从而可能得到更高的预测准确度。

参考资源链接：[机器学习驱动的股票预测与个性化推荐系统构建](https://wenku.csdn.net/doc/4yq1afbf9i?spm=1055.2569.3001.10343)