机器学习小项目:从NIFTY指数的当日股价预测股票收盘价格，对比各种模型在时序数据预测的效果 ? 如果你像我一样涉足股票交易，你可能想知道如何在收盘时判断股票的走势——它会在收盘价上方收盘，还是不会？...这里实际上有大量有趣的时间序列分类器，其中许多属于符号表示类型（将时间序列表示为字母或符号序列，如 DNA）。...此外，我们只训练 2018-2019 年，将这个集合 80/20 划分，不做任何打乱，这样我们就可以看到过去训练的东西如何推广到未来，即，看看是否有某种概念漂移继续。...然后，通过除以 100 来缩放数字，以获得大致在 [0,1] 范围内的数字。要创建二进制目标变量，只需将收盘价与开盘价进行比较，如果收盘价更高，我们编码为 1，否则为 0。...我发现使用 RidgeCV() 可以获得不错的性能，并且它比 LogisticRegressionCV 更快。
在这个假设下，我们需要预测模型来预测在未来k天中是否能够获得这个边际利润。注意，在这k天中，实际上可以观察的价格可能高于这个比例和低于这个比例。...我们从报价数据计算一个变量，它可以作为未来k天的趋势指标值。这一指标值应与我们对接下来的k天能够获得p%的价格变化的信心相关。...设Vi代表未来k天的平均价格相对今天收盘价的百分比变化(通常称为算术收益) ? 我们把动态变化绝对值超过目标收益p%的变化进行累加作为一个指标变量T: ?...函数HLC()从价格对象中提取价格的最高价、最低价和收盘价。然后，计算未来n.days天相对当前收盘价的收益。函数next()按时间平移一个时间序列(向前或向后)。...K线图用一个彩色的框和竖直的柱条来代表每日报价情况。柱条代表当天的最高、最低价格，而框代表开盘价和收盘价。
对于这两个问题，很多人直观的回答就是：如果是图像识别的模式，是不是直接输入股价K线图，预测未来一段时间的涨跌就可以了。这种端到端的方式，大概率是不会有非常好的效果的。...最后，使用CNN模型，预测未来是否会发生趋势反转。 Market Profile 市场轮廓指标，国内也称为四度空间指标。与传统的K线图相比，更能直观的展示当前市场的价格分布。...EGC，基于5天一个时间段生成5个Market Profile，每个时间段的第N天用一种颜色，比如所有时间段中的第1天为一个颜色。...数据标注 上述个步骤，如何将K线转换为图像，解决了第一个问题。...如图14所示，在所有对比中，EGC获得了最高的平均单笔收益，2%止损的情况下，其年化收益率为50.5%，盈亏比为1.74。
然而，由于股票历史数据是时间序列，我们没办法知道随后几天的数据，因此对数据进行打乱意味着训练数据集有未来的数据（未来函数）。...5 修改标签 正如在示例数据集中所看到的，所有这些行都有非常相似的20-MAs，开盘价和收盘价。...这种方法的另一个问题是，如前所述，模型允许训练集使用未来数据进行预测。例如，训练集包括1/7/2019 -1/11/2019，预测1/6/2019，但这在现实世界是不可能做到的。...如果第二天的收盘价大于当天的收盘价，那么标签就是1。在这里，当天的股价是否会在第二天上涨是相互独立的，这解决了我们形成集群和使用未来数据的问题。...人工智能和另类数据：夸大其词 or 确有其用另类Alpha：基于供应链数据的量化因子挖掘 另类Alpha：基于产业节点联动效应的量化交易策略 打败股市的唯一真正方法是获得额外的信息，比如获得未来的数据或提前知道季度收益结果
蒙特卡罗模拟是一种强大的统计技术，可以应用于金融领域，对金融资产（如股票）的行为进行模拟建模。在本文中，我们将探讨如何在 Python 中实现蒙特卡罗模拟，以预测股票市场未来可能出现的情况。...在金融环境中，我们可以使用这种技术来模拟股票的未来表现、风险评估、期权定价和预测未来资产价格。 我们将使用该库从Yahoo Finance下载历史数据。我们定义了一个函数来获取调整后的收盘价数据。...start, end): data = yf.download(ticker, start=start, end=end) return data['Adj Close'] 接下来，我们定义一个将执行模拟的函数...然后，我们将基于正态分布生成随机数，以模拟多个未来价格路径。...Monte Carlo simulation monte_carlo_simulation(ticker, start_date, end_date, num_simulations) 模拟将生成一个图表
具体在股票收盘价案例上，如果本交易日收盘价和上个交易日收盘价间没有关联，那么就没必要再分析之前交易日的收盘价来预测未来交易日的收盘价。...在股票收盘价案例中，当天收盘价可以和未来一周内的收盘价有关联，但在平稳序列里，当天收盘价和未来长远的（假设是50天）某天收盘价没关联。...具体到收盘价的案例，即当天收盘价不仅会受前一个交易日的影响，更会间接地受之前若干个交易日的影响。...这说明如果剔除更早交易日数据的影响，单纯看当天和后一个交易日的收盘价，它们的相关度约在0.15左右，这个结论有95%的可信度。...再综合自相关系数，说明再预测未来的收盘价时，不能仅仅考虑前一个交易日的影响，还要引入更早交易日收盘价作为参考因素。
现在，为了获得丰厚的利润回报，你可以选择长期或短期的市场策略：你可能会因为认为股票价格会走高而购入股票，以期在未来以更高的价格售出，你也可能卖出股票，认为将来可以以更低的价格重新买入，以实现盈利。...当然，这一切都在很大程度上依赖于一个根本性的理论或者说信仰，那就是任何在过去表现良好的策略也将在未来继续表现良好，以及，任何在过去表现不好的策略在未来也将会表现很差。...前一个列是用来记录在这一天内交易的股权总量。后者则是调整的收盘价格：当天的收盘价格经过细微的调整以适应在后一天开盘前所发生的任何操作。你可以使用这一个列来检验历史回报或者对历史回报做一些细致的分析。...前一个列是用来记录在这一天内交易的股权总量。后者则是调整的收盘价格：当天的收盘价格经过细微的调整以适应在后一天开盘前所发生的任何操作。你可以使用这一个列来检验历史回报或者对历史回报做一些细致的分析。...除了这两种最常见的策略之外，还有一些您可能偶尔会遇到的其他一些策略，例如预测策略，这种预测策略试图预测股票的方向或价值，如基于某些历史因素的随后的未来时间段。
也可以使用yfinance在固定的时间内(b/w开始和结束日期)获得实时股票价格。 然后重点分析了由于多种因素导致的股票“调整后收盘价”。...数据的“调整后收盘价”部分是指市场收盘前最后一个交易价格的现金价值。调整后的收盘价归因于任何可能影响当天市场收盘后股价的因素。...通过调用这个函数，可以为投资组合获得随机分配的股票。 收入组合(Rand)和风险组合(Rand)。这些函数被设计用来执行与投资组合的收入和风险相关的计算。...使用蒙特卡罗模拟未来的价格预测 所提供的代码片段引入了一个名为monte_carlo的函数，该函数使用蒙特卡罗方法来模拟股票的未来价格。...通过这样做，代码提供了对Twitter股票未来价格范围的潜在洞察，这是由蒙特卡洛模拟确定的。 所提供的代码构造了一个直方图来说明从蒙特卡洛模拟中得到的Twitter股票模拟价格的分布。
这篇文章和上篇文章的主要区别如下： 1、在上篇文章中，我们只预测了1天，本篇文章中我们预测了未来21天（大约一个月）。为此，我们使用了一种称为递归预测的技术。...收盘价 为了有效地评估XGBoost的性能，仅在一个日期运行一个预测是不够的。相反，我们将在此数据集中的不同日期执行各种预测，并对结果进行平均。...平均而言，有一个向上倾斜的趋势，即月底的价格高于前几天。 ? 天 下面的图显示了一周中收盘价每一天均值。平均而言，复权后的周四和周五收盘价高于一周中的其它日期。 ?...此外，复权后的前10天收盘价与目标变量高度相关。这些都是我们将用于下面的特征工程的重要信息。 特征工程 特征工程是一个创造性的过程，是任何机器学习项目中最重要的部分之一。...这并不奇怪，因为在我们的数据集中，有一个向上倾斜的趋势，年份越大，复权收盘价越高。其他特征与目标变量没有高度的相关性。从下面，我们还发现，is_year_start有空值。
⑶将换手率与股价走势相结合，可以对未来的股价做出一定的预测和判断。某只股票的换手率突然上升，成交量放大，可能意味着有投资者在大量买进，股价可能会随之上扬。...涨跌幅限制 涨跌幅限制是指证券交易所为了抑制过度投机行为，防止市场出现过分的暴涨暴跌，而在每天的交易中规定当日的证券交易价格在前一个交易日收盘价的基础上上下波动的幅度。...除首日上市的证券外，上述证券的交易价格相对于上一个交易日收盘价格的涨跌幅度不得超过10%。...计算公式为：上一个交易日的收盘价×（1±10%）。 自1998年4月起，中国证监会对部分上市公司的股票实行特别处理，即ST，其股票涨跌幅限制为5%。 1.3....CEP 可以帮助在复杂的、不相关的事件流中找出有意义的模式和复杂的关系，以接近实时或准实时的获得通知并阻止一些行为。
具体而言，我们设计了两个不同的模型，分别使用不同组合的历史收盘价数据作为输入，以比较它们在预测今天的收盘价方面的效果。...首先，我们生成训练数据，将收盘价和前两天的数据整合到一个数据框中： 获取滞后数据。 当为时间滞后效应移动列时，某些行将包含 NA（非数字）值。...将收盘价和昨天与前天的数据放到一个数据，并且使用昨天和前天的收盘价建立神经网络模型，预测今天的收盘。...输入节点代表昨天和前天的收盘价数据，隐藏层用于处理和学习数据，输出节点用于预测今天的收盘价。通过学习历史数据，神经网络模型可以更好地预测未来数据，为投资者和分析师提供更准确的决策依据。...神经网络模型在金融领域的应用前景广阔，将在未来发挥更重要的作用，助力人们更好地适应复杂多变的市场环境。 本文选自《R语言神经网络模型金融应用预测上证指数时间序列可视化》。
今天我们就来看看Mathematica如何在中学历史课堂上帮助学生探究战争时期的经济状况。本文分析的是越南战争与当时美国经济状况。...通过自然语言输入，学生可以得到各个战役期间的道琼斯指数收盘价格。 北邑战役 我们首先来看看北邑战役，选定了所要研究的战役之后，下一步就是获得战役期间的道琼斯金融数据。...我们再次通过自然语言输入创建一个表示战役时间的时间控件： ?...利用Wolfram语言中的内置数据获得1965年5月到1966年5月的道琼斯指数数据： ? 这一次，我们不是画一条红线，而是画出两条线来分别标出战役开始和结束时间： ?...然后让学生调出这场战役前后的道琼斯收盘价格，这里调出了1974年11月到1975年11月的道琼斯指数： ?
在20世纪80年代以前，银行业和金融界以”枯燥乏味”而闻名；投资银行与商业银行不同，银行的主要职责在于处理”简单的”（至少与今天相比）金融商品，如贷款。...我还将讨论移动均线、如何使用移动均线来构建交易策略、如何在进入仓位时制定退出策略以及如何使用回溯检验评估交易策略等方面的内容。 声明：这不是关于金融投资的建议！！！...股票数据可以从雅虎财经、谷歌财经或者其他数据源中获得，而pandas可以轻松访问雅虎财经、谷歌财经以及其他来源中的数据。在本篇文章中，我们从雅虎财经获取股票数据。...调整收盘价是根据公司行为调整后的股票收盘价格。...之后，我们可能还想看看如何根据一些指标，如移动均线，来绘制金融商品。对于这种情况，你最好使用折线图而不是蜡烛图。（如何将多个蜡烛图相互叠加在一起而不使图表混乱？）
我们使用Keras编译了神经网络模型，其中包含两个LSTM层，两个dropout层和一个用于输出的密集层。 在用所有50只股票（如图3所示构建）的数据训练1个模型后，我们获得了非常差的结果。...使用后者获得的结果证明更准确，趋势线反映了这些股票的真实趋势。这50个模型中的每一个都被训练了20步并且没有情绪分数。使用该方法获得的结果将在第5节中讨论。...根据获得的夏普比率，我们将我们的投资组合划分为好，更好，最好。 评估 评估SEC情绪对股票价格的影响 我们将季度OHLC数据与季度情绪分数进行映射，以分析正面和负面情绪如何影响收盘价。...图4：SEC文件的积极情绪对GWW后续收盘价的时间序列影响 ? 图5：SEC文件的负面情绪对GWW后续收盘价的时间序列影响 我们能够看到股票收盘价与SEC情绪分数之间的正负趋势。...我们可以评估行业标准技术，如“全局最小方差投资组合（GMV）”和“反向波动率投资组合IVP”[8]，并比较特定时间窗口下组合的实际效果。 最后，投资组合再平衡是投资公司的标准做法。
在20世纪80年代以前，银行业和金融界以"枯燥乏味"而闻名；投资银行与商业银行不同，银行的主要职责在于处理"简单的"（至少与今天相比）金融商品，如贷款。...我还将讨论移动均线、如何使用移动均线来构建交易策略、如何在进入仓位时制定退出策略以及如何使用回溯检验评估交易策略等方面的内容。 声明：这不是关于金融投资的建议！！！...股票数据可以从雅虎财经、谷歌财经或者其他数据源中获得，而pandas可以轻松访问雅虎财经、谷歌财经以及其他来源中的数据。在本篇文章中，我们从雅虎财经获取股票数据。...调整收盘价是根据公司行为调整后的股票收盘价格。...之后，我们可能还想看看如何根据一些指标，如移动均线，来绘制金融商品。对于这种情况，你最好使用折线图而不是蜡烛图。（如何将多个蜡烛图相互叠加在一起而不使图表混乱？）
） 使用CNN模型预测未来一天的股价涨跌 数据介绍 open 开盘价；close 收盘价；high 最高价 low 最低价；volume 交易量；label 涨/跌 训练规模 特征数量×5；天数×5 =...模型架构 图片 码源链接见文末跳转 文末链接跳转 2.基于LSTM预测股票价格（长短期记忆神经网络） 基于LSTM预测股票价格（简易版） 数据集： 沪深300数据 数据特征： 只选用原始数据特征（开盘价、收盘价...、最高价、最低价、交易量） 时间窗口： 15天 代码流程： 读取数据->生成标签(下一天收盘价)->分割数据集->LSTM模型预测->可视化->预测结果评估 LSTM网络结构： 图片 函数介绍： 1、generate_label...生成标签（下一天收盘价） 2、generate_model_data 分割数据集 3、evaluate 结果评估 4、lstm_model LSTM预测模型 5、main 主函数（含可视化）...k天的选择 归一化方法 随机森林模型其实本身不需要数据归一化（如算法对数据集进行归一化也需要考虑对训练集、验证集、测试集独立归一化） 股票预测考虑的数据特征： 原始数据特征（open/close/high
按照93.89美元收盘价，中投剩余持股价值49亿美元。...所以未来的15年，未来的87年，我们坚持要感恩这个时代、感恩互联网、感恩中国、感恩中小企业。...暗度陈仓的是，全国有6000亿元人民币安静地躺在余额宝的账户里，一个未来的网络银行雏形正在显现。难怪马云会“卖乖”地讲：“银行若放开存款利率，余额宝死也光荣。” NO.9 与微信冤家路窄？...在未来的移动领域中，谁是老大谁是老二，这场空对陆，甚至太空对航空的战役中，不在一个维度和业态中的比试似乎从一开始就没有太多意义和价值。 NO.10 估值过高？值不值得买？...《金融时报》：阿里巴巴的主导地位并非高枕无忧 在中国加入WTO之后的2005年前后，这个理由通常足以支持购买任何在中国经营的公司的股票。许多行业市场变得拥挤。
清洗合并数据 ▍将股价与到事件描述结合 因为我们对重大事件和股价波动之间的关系感兴趣，很明显的接下来的第一步就是要把股价和事件的数据框连结起来，来获得事件发生当日和事件发生前一日的收盘价。...获得事件发生当日的收盘价方法比较直接，因为我们只需要结合股票和日期。 为了获得事件发生前一日的收盘价，我们会使用一个pandas merge函数的变体，merge_asof， ?...我们现在有了一个重大事件与当日收盘价和前一日收盘价结合的数据集。最后，我们可以通过事件发生当日价格和事件发生的前一天的价格计算股价改变的百分比。 ?...我们用获得前一日收盘价的同样方法来设置merge_asof函数，不过注意现在方向参数要设置为向前，因为我们想要得到的是接下来的报告日期。...举个例子，一次不成功的临床试验会对一个公司产生负面的金融影响，因为这次失败意味着资源浪费和未来收益的损失。作为结果，我们应该预判公司的股价不仅仅会下降，而且将保持一个低的股价。
Momentum effect 一般又称“惯性效应”，动量效应是由Jegadeesh和Titman（1993）提出的，是指股票的收益率有延续原来的运动方向的趋势，即过去一段时间收益率较高的股票在未来获得的收益率仍会高于过去收益率较低的股票...相反，逆转效应表明过去的输家可能会在未来转变为赢家。 03 / 研究思路 可以借鉴下，无非是把常用的DT、SVM、MLP、LSTM等用了个遍，然后对比各自的表现情况。...具体比如市场报价（例如，价格（开盘价，高价，低价，收盘价），成交量，成交量等），技术指标（如指数移动平均线（EMA），相对强弱指数（RSI），变动率（ROC），移动平均线收敛/发散（MACD）等；上市公司的财务和业务状况...，如市场资本化（市值），价格收益率（PE），市净率（PB），价格 - 销售比率（PS），价格现金流量比率（PCF）等。
在这篇文章中，我将介绍时间序列的不同特征，以及我们如何对它们进行建模才能获得准确的预测。 ? 预测未来是困难的 自相关 通俗地说，自相关是观测值之间的相似度，它是观测值之间时间滞后的函数。 ?...然而，这仍然是一个有趣的练习，它将是一个很好的来实践我们所学到知识的方法。 项目 1：股票价格预测 我们将利用 New Germany Fund（GF）的历史股价来预测未来五个交易日的收盘价。...指数平滑 如您所见，alpha 值 0.05 平滑了曲线，同时剔除了大部分向上和向下的趋势。 现在，让我们使用双指数平滑。...双指数平滑 同样，用不同的 α 和 β 组合进行实验，以获得更好的曲线。 建模 如前所述，我们必须将序列转换为一个平稳的过程，以便对其进行建模。...最后，我们预测未来五个交易日的收盘价，并评估模型的 MAPE。 在这种情况下，有一个 0.79% 的 MAPE，这是非常好的！
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