Хочу написать робота - Public forum of MSU united student networks

вкратце:
представь, что у тебя есть много МТС
у каждой какая-то особенность - разные риск-доходность, работают они в разных экономических ситуациях
и в обычной жизни ты не просто делаешь ровно то, что они говорят, а пытаешься учесть эти особенности; смотришь на то, что они выдают и как-то взвешивая их решения делаешь "ставки".

машинное обучение - это когда такое взвешивание делается автоматически на основе исторических дланных и в итоге должна получиться система, которая будет обладать лучшим соотношением риск-доходность, чем то, что получено не автоматически.

более того, в качестве входных данных совсем не обязательно использовать именно ответы готовых МТС, можно брать и более простые показатели, индикаторы, или их производные. в тот же котел можно замешивать вообще все что угодно, касающееся вещей, которые могут повлиять на курс акций - главное чтобы эти вещи преобразовывались в числовые значения.

например, какие-то чуваки лет пять назад публиковали работу про их реализацию бота, парсящего твиттер и предсказывающего по твиттеро-постам изменение dj на следующий день.

PS
то есть многие люди по-началу восмринимают ML (machine learning) как некоторую серебрянную пулю - давайте закинем туда все что есть и "оно" само все сделает.
мой реальный опыт (не в торговле, а в обработке данных), что связка разработчик + хороший аналитик в предметной области дает всегад существенно лучшие результаты, по сравнению с новичками, но использующими более продвинутые машинные обучения