说起AI机器学习,有人觉得很神秘,实际上很简单,比我做盘东坡肉还要简单。
先看一个程序例子:喂给机器IRS10, RSI14, IV , 单日变化, 交易量变化等, 让它学习去,然后发展出一个股票预测模型,根据它来测试策略的可靠性。篇幅有限,只留了主要部分。
模型选择: 选择一个机器学习模型,在这个例子中是 RandomForestClassifier
(随机森林分类器)。随机森林以其处理复杂关系和避免过拟合的能力而闻名。
目标: 根据模型的预测模拟一个简单的交易策略,并评估其潜在的盈利能力
总而言之,分成 以下步骤:
- 通过创建可能预测股票价格变动的特征来准备数据。
- 训练一个机器学习模型来学习这些特征和未来价格变动之间的关系。
- 使用模型的预测来模拟一个简单的交易策略。
- 评估模拟策略的性能。
