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时间:2024-12-26 03:38:48 来源:易语言des源码

1.手把手教你用机器学习预测黄金ETF价格(全程源码)

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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、代码中短线之王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,黄金登陆创意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,节奏大师unity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,我选择了开源的写真图片源码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,html密码进入源码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。

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