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免责声明:股票价钱瞻望本体上是不笃定的,本教程仅供讲授目的使用。这里磋商的模子和行径不应被讲明为财务提倡或依赖于施行往复方案。天然时刻交融Transformer(TFT)模子提供了置信区间,有助于评估风险,但莫得模子能统统琢磨到金融市集的不行瞻望性。在作念出投资方案之前,请恒久进行透顶的接洽,并接头金融专科东说念主士。
免责声明:股票价钱瞻望本体上是不笃定的,本教程仅供讲授目的使用。这里磋商的模子和行径不应被讲明为财务提倡或依赖于施行往复方案。天然时刻交融Transformer(TFT)模子提供了置信区间,有助于评估风险,但莫得模子能统统琢磨到金融市集的不行瞻望性。在作念出投资方案之前,请恒久进行透顶的接洽,并接头金融专科东说念主士。
张开剩余75%接待来到这个系列,了解奈何使用时刻交融Transformer(TFT)构建一个可讲明的模子,用于高频股票价钱瞻望。在这个系列中,咱们将深刻探讨熟谙一个不仅能瞻望股票价钱,况且能提供置信区间,使其成为风险评估的可贵器用的模子的门径。从数据网罗和预处理到模子熟谙、评估和讲明,每篇著作齐将指导您完成经过中的环节阶段。
在第一部分中,咱们将从基础开端:网罗正确的数据并实践探索性数据分析(EDA),以了解高频股票数据中的趋势、模式和潜在罗网。
配景和动机股票市集是一个动态且雷同不行瞻望的环境。奏效的日内往复者依赖的不单是是瞻望,还有高呈文与风险的往复。即使往复者唯有50%的时刻正确瞻望股票的方针,若是每次往复的平均呈文跳动平均风险,他们仍然不错盈利。自动化往复算法匡助往复者从往复中去除姿色,使他们简略专注于手艺方针和系统性方案。
使用咱们的时刻交融Transformer模子,方针不是达成无缺的瞻望准确度(在金融市集上是不行能的豪举),而是征战一个不错识别高概率变动的模子,同期评估与每个瞻望关联的风险。通过专注于精准度并使用置信区间,该模子不错行为作念出更奢睿往复方案的可贵器用。
数据网罗和准备在这个样子中,我网罗了平均逐日往复量跳动100万股的股票的1分钟日内数据。这个数据集涵盖了从2024年1月1日到2024年7月11日的6个月,总计跳动1500只股票。关于每只股票,我网罗了圭臬的OHLCV(开盘、最高、最低、收盘、成交量)数据,捕捉了扫数这个词往复日的每个价钱变动。为了简化数据处理经过,我将这些数据保存在一个单一的.parquet文献中,以便灵验探听和分析。
数据加载和开端算帐在Jupyter Notebook中,我开端导入数据操作、可视化和建模所需的基本库。以下是一些使用中的库的示例:
然后加载数据集并将日历缔造为基于时刻的分析的索引:
输出:
为领略解我要处理的数据量,我使用 df.info() 来获取这些信息:
为了使其更易于处治,并过滤掉流动性欠安的股票,我使用“股票平均模式成交量”,这是通过将日均成交量乘以平均价钱来盘算的。我只保留平均模式成交量最高的前100只股票。
输出:
EDA和特征工程 不才一步中,我进行探索性数据分析(EDA),以了解咱们过滤后的数据集的环节特征,并开端特征工程以索取关联方针。通过可视化趋势、价钱分离和成交量变化,我旨在揭示可能指导咱们瞻望模子的模式和知悉。
这就规则了第一部分。在接下来的部分中,咱们将更深刻地探讨特征工程,并开端准备咱们的数据集以进行模子熟谙。
若是您对构建用于股票瞻望的机器学习模子感到痛快,请柔和我,以获取本系列的最新更新!每篇著作将带您了解一个新的阶段,从数据准备到模子评估和战略回测,提供为金融心疼者和有抱负的量化分析师量身定制的实践代码和知起劲!
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参考文献:《图片来源麇集》
发布于:广东省