前言

正如上一教程提及到的,股票投资不是说胜率高就一定赚钱,胜率低就一定亏。我们有可能80%的胜率,每次赚¥1;但有20%的失败率,每次输¥100。所以为了解决这个问题,我们除了要考虑其准确率外,还要考虑到股票的回报率。 本次视频教学将会添加一系列的投资回报率作为参考。

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前言

在视频p17中,我们从quandl.com中重新获取了新的股票数据,这个数据更加准确,有利于我们做预测。本视频主要是将yahoo页面提取的数据替换为quandl获得的数据,并计算对应股票一年后的股价,从而回测得出股票是否优于大盘。

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前言

本视频主要讲述如何获取更加准确的股票数据。到目前为止, 我们所做的都是获取每间公司的基本面数据从而观察现阶段公司的走势,但我们真正想要的是基于我们对公司现阶段的观察来预测公司未来一年的走势,所以我们需要更加准确的数据。本视频中,作者主要利用了quandl.com里的api。

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前言

上一视频作者只用到了两组数据,本次视频将会添加其余全部的数据组去训练我们的模型。为了更好地优化我们的数据组,我们将用到preprocessing.scale来标准化我的数据。然后将部分数据划分出来用于模型回测。

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