股票预测项目

项目目的是通过股票的历史行情价格来预测未来某只股票的涨跌，问题本身其实就是二分类问题，数据是通过tushare库来获取到的。

1. 根据已经给定的数据，构造出样本数据。
2. 提取完技术指标之后，做一些简单的数据处理
3. 构造训练数据和测试数据
4. 利用随机森立学习二分类器

# 导入相应的函数库
import pandas as pd
import datetime
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import f1_score
import matplotlib.pyplot as plt

# 技术指标的提取函数
from technical_indicators import *

# 导入股票数据，下面的股票数据是通过tushare库来获得的
stock = pd.read_csv("600519.csv")
stock.head(10)

1. 对于股票数据提取技术指标

直接调用给定的技术指标库来获得这些数据。  如果对某一种指标感兴趣，想深入理解建议在百度上搜索 ： “技术指标” + “指标名字”来获得相关的参考资料，比如搜索 “技术指标” + 'rate of change"， 有大量的资料可以参考的。

# 提取各类技术指标， 你可以把所有的技术指标全部调用一遍，也可以选择几个来尝试。 或者感兴趣的话，可以把其他的技术指标也加进来。