在做数据预处理的时候,超额收益率是股票行业里的一个专有名词,指大于无风险投资的收益率,在我国无风险投资收益率即是银行定期存款。

pycharm + anaconda3.6开发,涉及到的第三方库有pandas,numpy,matplotlib,skllearn。

Python代码的基本功能注释里也写了一些。这三部分代码所实现的功能是读取数据,并对数据进行预处理。我已经把最原始的数据整理好放在了excel表格里,并且将第一个月的全部股票的参数放在一个excel里。

#6

print('选择模型')

if para.method == 'SVM':

model = svm.SVC(kernel=para.svm_kernel, C=para.svm_c)

print('模型选择为SVM')

#7用训练好的模型分别放到训练集和验证集上去预测,用来调参

print('模型开始训练')

if para.method == 'SVM':

model.fit(X_train, y_train)

y_pred_train = model.predict(X_train)

y_score_train = model.decision_function(X_train)

y_pred_cv = model.predict(X_cv)

y_score_cv = model.decision_function(X_cv)

print('模型训练结束')

这个也比较好理解,就是选择sklearn库里的svm模块对数据进行训练。svm模型是集成封装好的。

现在股票跌涨预测模型训练好了,然后就那训练好的模型在测试集上来跑。

一般数组是无法和数字做运算的,可是将普通数组用np.array()加工过后,变成了numpy数组,他拥有一个广播属性,可以直接与数字运算。该行python代码就是将数组里每个元素都减1。

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