9、金融预测与新闻定制：模型构建与文本处理

金融预测与新闻定制：模型构建与文本处理

在金融和信息获取的领域中，模型构建和数据处理是关键的技能。下面将详细介绍如何通过逻辑回归预测 IPO 市场，以及如何创建一个定制的新闻源。

1. 用逻辑回归预测 IPO 市场

在预测 IPO 市场时，我们使用逻辑回归模型进行投资决策。模型建议仅投资 34 个 IPO，平均收益升至 1.50 美元，最大损失降至 10 美元以下，并且能够捕捉到表现最佳的 IPO。虽然结果并非十分出色，但可能具有一定的潜力，还需要进一步探索其是否值得扩展。

1.1 特征重要性分析

逻辑回归的一个优点是它提供预测系数，可用于判断预测变量或特征的相对重要性。对于分类特征，系数为正表示该特征出现时，与基线相比，正结果的概率增加；对于连续特征，系数为正表示特征值增加对应正结果概率增加，系数大小表示概率增加的幅度。

以下代码用于生成特征的重要性：

fv = pd.DataFrame(X_train.columns, clf.coef_.T).reset_index()
fv.columns = ['Coef', 'Feature']
fv.sort_values('Coef', ascending=0).reset_index(drop=True)

通过分析特征系数，我们可以查看一周中不同日期对 IPO 的影响：

fv[fv['Feature'].str.contains('Day')]

这里，周一被编码