1.收集數據並清理：在建立模型之前，需要收集朝股票價格波動相關的數據，並將數據進行清理、加工，以便於後續分析。
2.確定特征：選擇有意義的特征對股票價格波動進行分析。例如，公司基本面數據、技術分析數據、宏觀經濟數據等。
3.選擇模型：不同的模型適用於不同的問題。為了針對性地預測股票價格的波動，壹些流行的機器學習模型，例如神經網絡、支持向量機、隨機森林、決策樹等可供選擇。
4.訓練模型：使用收集、清理和選擇的數據來訓練機器學習模型。在訓練模型中適當調整參數以提高精度。
5.模型評估：使用測試數據評估訓練的模型的精度。如果精度達到預期要求，則可以使用此模型來預測股票價格波動。如果精度較低，則需要重新調整模型參數，重新訓練模型。
總之，使用機器學習算法來預測股票價格波動是壹個非常復雜的任務。需要認真分析數據，選擇合適的特征和模型，優化參數，並反復測試評估，才能獲得較為準確的預測結果。