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Python 机器学习 – 拟合具有非平稳特征的神经网络对股票进行预测

python 小杰 10个月前 (12-30) 329次浏览 已收录 0个评论

今天想和大家分享一下如何利用 Python 拟合具有非平稳特征的神经网络,从而对股票进行预测。

建筑行业市值前六公司

中国建筑 – 601668.SH 中国交建 – 601800.SH 中国中铁 – 601390.SH 中国铁建 – 601186.SH 中国中冶 – 601618.SH 中国电建 – 601669.SH

建模计算分析

对中国电建 – 601669.SH 进行预测

MLPClassifier(activation=’relu’, alpha=1e-05, batch_size=’auto’, beta_1=0.9, beta_2=0.999, early_stopping=False, epsilon=1e-08, hidden_layer_sizes=(10, 5), learning_rate=’constant’, learning_rate_init=0.001, max_iter=200, momentum=0.9, nesterovs_momentum=True, power_t=0.5, random_state=None, shuffle=True, solver=’lbfgs’, tol=0.0001, validation_fraction=0.1, verbose=False, warm_start=False)

array([ 1, -1, -1, 1, 1, 1, 1, 1, -1, 1, 1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, -1, -1, 1, 1, 1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1, 1, 1, -1, -1, -1, -1, 1, 1, 1, 1, 1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, -1, -1, 1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, -1, 1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, -1], dtype=int64)

0.61

MLPClassifier(activation=’relu’, alpha=1e-05, batch_size=’auto’, beta_1=0.9, beta_2=0.999, early_stopping=False, epsilon=1e-08, hidden_layer_sizes=(10, 5), learning_rate=’constant’, learning_rate_init=0.001, max_iter=200, momentum=0.9, nesterovs_momentum=True, power_t=0.5, random_state=None, shuffle=True, solver=’lbfgs’, tol=0.0001, validation_fraction=0.1, verbose=False, warm_start=False)

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0.71

可以预测第二天的方向超过 71%的时间

result: 0.5034013605442177

50%

只有 50%的准确率

可能是在不同时期之间的不稳定造成的,这导致学习神经网络,很适合现在的条件训练数据,但不适合在不同条件下测试数据。也有可能是神经网络是适合噪声而没有体现出真正的信号,很难讲。

看看平稳性


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