Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading 项目教程

最新推荐文章于 2025-01-21 21:26:13 发布

段沙璐Blythe

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Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading 项目教程

Hands-On-Machine-Learning-for-Algorithmic-Trading Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading, published by Packt 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/Hands-On-Machine-Learning-for-Algorithmic-Trading

1. 项目目录结构及介绍

Hands-On-Machine-Learning-for-Algorithmic-Trading/
├── Chapter01/
├── Chapter02/
├── Chapter03/
├── ...
├── Chapter21/
├── data/
├── .gitattributes
├── LICENSE
├── README.md
├── _config.yml
├── environment.yml
├── environment_linux.yml
├── environment_mac_osx.yml
├── installation.md

目录结构说明

Chapter01 至 Chapter21: 这些目录包含了每个章节的代码示例和相关文件。每个章节对应书中的一个部分，提供了机器学习在算法交易中的应用示例。
data/: 该目录可能包含项目所需的数据文件，用于训练和测试模型。
.gitattributes: Git 配置文件，用于指定文件的属性。
LICENSE: 项目的开源许可证文件，本项目使用 MIT 许可证。
README.md: 项目的介绍文件，包含了项目的基本信息、安装指南和使用说明。
_config.yml: 项目的配置文件，可能用于项目的构建或部署。
environment.yml: 项目的依赖环境配置文件，用于创建项目的运行环境。
environment_linux.yml: 针对 Linux 系统的环境配置文件。
environment_mac_osx.yml: 针对 macOS 系统的环境配置文件。
installation.md: 项目的安装指南文件，包含了项目的安装步骤和依赖项。

2. 项目的启动文件介绍

项目中没有明确的“启动文件”，因为每个章节都有其独立的代码示例。通常，您可以从每个章节的目录中找到相关的 Python 脚本或 Jupyter Notebook 文件来启动和运行代码。

例如，如果您想运行第2章的代码，可以进入 Chapter02/ 目录，找到并运行相关的 Python 脚本或 Jupyter Notebook 文件。

3. 项目的配置文件介绍

3.1 `environment.yml`

该文件用于定义项目的依赖环境，通常用于创建一个 Conda 环境。文件内容可能如下：

name: hands-on-ml-trading
dependencies:
  - python=3.5
  - numpy=1.11
  - scipy=0.18
  - matplotlib=2.0
  - scikit-learn=0.18
  - keras=2.0
  - gensim