python用线性回归预测股票价格的实现代码-创新互联
线性回归在整个财务中广泛应用于众多应用程序中。在之前的教程中,我们使用普通最小二乘法(OLS)计算了公司的beta与相对索引的比较。现在,我们将使用线性回归来估计股票价格。
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y = a + bx
- Y =预测值或因变量
- b =线的斜率
- x =系数或自变量
- a = y截距
从本质上讲,这将构成我们对数据的最佳拟合。在OLS过程中通过数据集绘制了大量线条。该过程的目标是找到最佳拟合线,最小化平方误差和(SSE)与股票价格(y)的实际值以及我们在数据集中所有点的预测股票价格。这由下图表示。对于绘制的每条线,数据集中的每个点与模型输出的相应预测值之间存在差异。将这些差异中的每一个加起来并平方以产生平方和。从列表中,我们采用最小值导致我们的最佳匹配线。考虑下图:
from matplotlib import style from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split import quandl import datetime style.use('ggplot') #Dates start_date = datetime.date(2017,1,3) t_date=start_date, end_date=end_date, collapse="daily") df = df.reset_index() prices = np.reshape(prices, (len(prices), 1))
文章名称:python用线性回归预测股票价格的实现代码-创新互联
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