要用股票做交易，首先你要会交易，然后用机器学习辅助你的交易，而不是你只懂机器学习，然后期待AI会魔...
我们先创建一个股票模拟器和一个反向测试脚本,每天使用LR模型和给定阈值(t)扫描道琼斯30指数的买入机会。如果有可用的股票,模拟器就会购买股票并持有股票,直到达到一定的百分比收益(g)、一定的百分比损失(l)或在一定的天数(d)后卖出。最终的回测模拟有四个参数(t、g、l、d),目标是利润最大化。 通过改变这些参数...
调整止盈止损策略,以便更好地适应市场波动。 将策略扩展到多股票交易,以实现更好的分散风险。
以双均线交易策略为例,当短期均线向上突破长期均线时形成买入信号(设定为1),当短期均线向下跌破长期均线时发出卖出信号(设定为0),然后再使用机器学习模型进行预测和评估。这里将短期移动平均值(SMA1)和长期移动平均值(SMA2)的参数分别设置为10和60,二者的设定具有一定的任意性,参数的选择会影响后续结果,所以理想情况...
02数据获取 使用tushare获取股票指数收盘价数据，计算日对数收益率。#先引入后面可能用到的包（package）...
两者互不,我们才能在交易中不败。下面讲点技术性的,怎么用机器学习预测股票走势,这只是一个入门介绍。我们用的模型远比下面的复杂。 机器学习是什么? 简单说:机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。 用一张图说明它所包含的内容: ...
简单来说,股票是企业所有权份额,其价值由永恒不变的会计等式所决定,即资产减负债等于股东权益(assets minus liabilities equals equity)。股票是股价主体的企业基础价值,投资者情绪、交易行为和噪音则影响着每日偏差值。企业资产价值,即机器、土地、建筑物和库存,不会在一夜之间发生巨大变化,负债大多数情况也是如此。
股票市场的波动往往存在一定的共振,尤其是同一个行业或主题概念的公司股票,当面临行业基本面的冲击时,其波动存在一定的相似性,即表现出同涨同跌。如果能通过交易行情数据对股票市场的波动结构进行刻画,对于我们深入理解板块轮动和网络关联性具有重要的启示作用。那么如何借助可视化的手段对股票市场结构进行分析呢?机器学习...
在使用机器学习算法进行股票价格预测之前，需要进行数据准备工作。数据的来源和收集方法是至关重要的，因为数据的质量和数量会直接影响模型的准确度和稳定性。一般来说，股票价格的数据可以从公开的股票交易所或金融数据网站获得。在收集到数据之后，需要进行数据清洗和处理，以确保数据的准确性和一致性。这包括删除缺失...
你的模型好以后,就需要去试你的交易策略和仓位控制,仓位控制,你需要向前面4个流派学习。目前我自己的仓位控制在不断优化中,同时操作了一个期货(模拟)账户。期货账户初始资金100万,目前145万了,等我200万再给大伙展示。 心态锻炼,通过模拟盘和小规模的实盘去锻炼你的心态和优化策略模型。目前我的 股票实盘账户的实...