以下是壹些常用的機器學習算法和應用方法，可以用來預測股市的短期波動性:
1.神經網絡:神經網絡是壹種自學習算法，可以利用歷史數據識別價格模式，預測未來價格變化。在股市預測中，神經網絡通常使用多層感知器模型。
2.支持向量機:支持向量機通過構造決策邊界來尋找預測模式。他們可以通過識別價格模式，使用監督學習來預測未來的價格變化。
3.隨機森林:隨機森林是壹種集成的學習算法，它使用不同的決策樹模型進行預測。隨機森林可以通過識別價格模式來預測未來的價格變化。
4.時間序列模型:時間序列模型是壹種預測時間序列數據的特殊算法。在股市預測中，時間序列模型可以通過分析歷史價格數據來預測未來的價格變化。
壹般來說，股市預測是壹個復雜的問題，機器學習算法只是工具之壹。使用機器學習算法預測股市時，需要考慮很多因素，並用專業知識進行分析。