机器学习实战——股票close预测
创始人
2024-03-20 19:23:42
0

前言

用股票历史的close预测未来的close。
另一篇用深度学习搞得,见:深度学习实战——CNN+LSTM+Attention预测股票

技术栈

  • xgboost
  • python

原理

都是很简单的小玩意,试了下发现预测的还不错,先上效果图:
在这里插入图片描述
有点惊讶,简单的仅仅用close的历史值就可以预测未来的值?本来想多用点特征,因为省事先用了一个特征来试试结果发现都能拟合,amazing…

大概的原理:

  • 用tushare获取N天的股票数据,如下:
    在这里插入图片描述
  • 可以看到有很多数据可用,省事我们就先用了close而已。
  • 然后就错位一下,比如窗口取100天的话,就是用前100天的close当训练数据,然后第101天的close作为label。
  • 然后送到xgboost就行了。
  • 预测就用某段100天的数据,来预测101天就ok了。
  • 最后用万能的sns来绘制曲线图。

代码

代码用notebook跑的,注释都记录在notebook了,cpu就能跑,写的很简单。
地址:github

使用方法:

  • 需要pip安装xgboost和tushare

  • 在下面的代码处修改你的tushare的token,获取token参考:点这里
    在这里插入图片描述

  • 在这里插入图片描述

  • 然后运行就好了

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