1.手把手教你用机器学习预测黄金ETF价格(全程源码)
手把手教你用机器学习预测黄金ETF价格(全程源码)
之前分享了一些国外的黄金经典量化研究内容,比如《一大波国外高清量化网址正在袭来...》等文章,码黄都附带源码、代码和实战案例。黄金但有不少新入门的码黄小伙伴反馈,难以理解、代码抖音iapp源码实施起来有困难,黄金甚至无法应用。码黄为了解决这个问题,代码我决定将这些优质内容本土化和国产化,黄金主要从以下几个方面着手:
1. 将英文原文翻译成中文,码黄用更通俗的代码语言解释概念。
2. 修改原始代码,黄金评论html源码使其在国内运行环境兼容,码黄消除地域限制。代码
3. 将使用的数据改为国内的品种,确保实践的可行性。
这次的尝试主要聚焦在《Gold Price Prediction: Step By Step Guide Using Python Machine Learning》一文。通过翻译插件,spring destroybeans 源码新手可以轻松理解文章内容,核心是使用线性回归模型预测黄金ETF的第二天价格,基于两根均线的当前数值。难点在于原代码中的yfinance库不再支持国内访问。
为此,我选择了开源的登记网页源码akshare库作为替代,其功能强大且在国内完全可用,通过简单的安装命令`pip install akshare`即可获取。解决了数据获取的障碍后,文章中的步骤变得更为清晰,以下为关键步骤及其解释:
**Step 1**:导入必要的Python库并读取黄金ETF数据。
**Step 2**:定义解释变量,纯源码分享这里选择了日和日移动均线。
**Step 3**:定义因变量,即预测目标,为第二天的黄金ETF收盘价。
**Step 4**:将数据划分为训练集和测试集,%用于训练,%用于测试。
**Step 5**:构建线性回归模型,学习解释变量与因变量的关系。
**Step 6**:使用模型预测黄金ETF价格,并计算决定系数R2衡量模型拟合效果。
**Step 7**:回测模型性能,绘制累积回报图以评估策略表现。
**Step 8**:每日滚动预测,实施策略并观察效果。
通过这八个步骤,我们不仅解决了代码无法运行的问题,还详细解释了每个环节的关键点。对于想要使用机器学习预测黄金ETF价格的读者,这提供了一个实用的指南和实践案例。接下来,我会继续分享更多量化策略和代码,欢迎关注和交流。