根据给定的数据集，使用分类算法构建一个机器学习模型来预测下一天股票市场的走势。


具有每日股票价格和其他财务指标的历史数据集。
可以使用分类算法（如决策树、随机森林、逻辑回归等）对历史股票价格和财务指标数据进行训练，并构建一个机器学习模型来预测下一天股票市场的走势。在训练模型之前，需要进行数据清洗和特征工程以提高模型预测能力和准确性。同时，为了避免过拟合和提高模型的泛化能力，可以使用交叉验证和调参等技术来优化模型。