【文件属性】：
文件名称：算法交易：使用机器学习进行算法交易
文件大小：169KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-03 04:26:30
python data-science machine-learning data-mining scikit-learn
算法交易
该机器学习算法是使用Python 3和带有决策树分类器的scikit-learn构建的。 该程序使用Google Finance API和熊猫收集股票数据。 数据使用matplotlib进行说明。
红线表示当我们不持有股票时的股价走势，绿线表示当我们持有股票时的股价走势。 蓝线表示一段时间内的现金水平，我们从100美元开始（因此，在这种情况下，我们也可以将其解释为股票的百分比回报率）。 预期现金价值是我们在整个期间内简单持有股票所获得的回报。 绩效是现金价值与预期现金价值之间的比率，并表示为百分比。
以下是该算法在大量随机产生价格变化的股票样本上的结果的屏幕截图：
总体而言，该算法可预测股票价格将以大约75％的准确性上涨或下跌。 这远好于随机猜测时产生的50％。 此外，性能值204％表示应用此算法后，如果我们仅在整个时间段内保留该股票，则将返回本应返还金额的204％。 这说明应用此算法比仅长期投资股票更有利可图。 此外，这适用于股票价格长期上涨或下跌的两种情况，因为该业绩数字是由大量样本产生的。
【文件预览】：
Algorithmic-Trading-master
----Algorithmic Trading.py(3KB)
----LICENSE(34KB)
----README.md(2KB)
----Algo Trading - Alternate Version.py(3KB)
----results.jpg(55KB)
----algo.jpg(140KB)