Python量化交易之预测茅台股票涨跌

前言

本文摘自清华大学出版《深入浅出Python量化交易实战》一书的读书笔记，这里把作者用KNN模式做的交易策略，换成了逻辑回归模型，试

试看策略的业绩会有怎样的变化。

二话不说，上梯子，导库拉数据：

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import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
import numpy as np
from datetime 
import datetime

数据甭多了，来个3年的：

end = datetime.date.today()
start = end - datetime.timedelta(
                    days = 365*3)

我大A股，最牛X的股票，要说是茅台，没人反对吧？那咱搞茅台的行情数据：

owB = web.DataReader(\'600519.ss\',
                    \'yahoo\',
                     start, end)
cowB.head()

拉下来本仙就惊了，2019年1月的时候，大茅台才600多块钱啊！不过估计当时让本仙买，本仙也不敢。那时候我大A股过百的股票也没多少

吧！

然后我按照书里的方法，做下特征工程：

cowB[\'open-close\'] = cowB[\'Open\'] - cowB [\'Close\']
cowB[\'high-low\'] = cowB[\'High\'] - cowB [\'Low\']
cowB[\'target\'] = np.where(cowB[\'Close\'].shift(-1) > cowB [\'Close\'],1,-1)
cowB = cowB.dropna()
cowB.tail()

然后就多了几列，target里面，1表示次日上涨，-1表示次日下跌：

下面要搞模型了：

x = cowB[[\'open-close\',\'high-low\']]
y = cowB[\'target\']

拆成x和y，然后请出scikit-learn：

from sklearn.model_selection 
import train_test_split
from sklearn.linear_model 
import LogisticRegression

然后把数据集拆分成训练集和测试集：

x_train, x_test, y_train, y_test =
train_test_split(x, y, 
                 train_size = 0.8)

看看逻辑回归表现如何：

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lr = LogisticRegression()
lr.fit(x_train, y_train)
print(lr.score(x_train, y_train))
print(lr.score(x_test, y_test))

结果发现，还没有书里KNN的分数高：

0.54388984509466440.5136986301369864

逻辑回归在训练集里面的准确率是54.39%，与书里KNN的准确率基本持平；但是测试集里只有51.37%，比书里的KNN模型低了差不多3个

百分点。

折腾了一圈，结果并不满意。按说逻辑回归在分类任务上的表现，应该优于KNN才对啊。难道是本仙的数据噪音太大了？还是说其实这种预

测本身意义就不大呢？

最后，再为大家分享如何用Python进行炒股的仓位控制！

来源：https://www.cnblogs.com/1234567FENG/p/16370999.html
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