1.收集數據：需要收集歷史股票價格數據以及與股票價格相關的經濟指標數據等，以構建預測模型。
2.特征工程：通過數據清洗、轉換、降維等手段，提取對股票價格預測具有較高影響力的特征，以降低模型預測誤差和提升模型預測能力。
3.選擇模型：選擇適合預測股票價格走勢的機器學習算法並進行超參數調優等。
4.訓練模型：使用歷史股票價格和經濟指標數據，訓練機器學習模型以預測未來的股票價格。
5.模型評估：通過交叉驗證等方式，評估模型的預測精度和泛化能力，並對模型進行優化。
6.預測未來股票價格：使用已訓練好的機器學習模型，對未來股票價格進行預測。
需要註意的是，股票價格受眾多因素的影響，包括市場情緒、政治經濟環境、公司業績等，機器學習模型只能重點考慮這些因素中對股票價格影響最大的部分，預測結果只是壹種參考，不能完全依賴它做出投資決策。