股票价格预测：基于MASTER模型的开源项目教程

股票价格预测：基于MASTER模型的开源项目教程

1. 项目介绍

本项目是基于论文《MASTER: Market-Guided Stock Transformer for Stock Price Forecasting》的开源实现。MASTER模型是一种面向股票价格预测的股票转换器，它能够建模股票的瞬时和跨时相关性，并利用市场信息引导特征选择。本项目提供了处理好的数据集和核心代码，旨在帮助用户快速上手并使用MASTER模型。

2. 项目快速启动

环境准备

• Python 3.x
• Pandas == 1.5.3
• PyTorch == 1.11.0
• Qlib (通过 pip install pyqlib 安装)

数据下载与准备

从以下链接下载开源数据集，并解压到项目目录下的data/文件夹中：

• OneDrive链接
• MEGA链接
• 百度网盘链接

安装依赖

在项目根目录下执行以下命令安装所需的依赖：

pip install -r requirements.txt

运行项目

修改base_model.py文件中的train_epoch函数，根据所选数据集调整相关代码。然后运行main.py启动模型训练：

python main.py

根据需要选择训练数据集，项目提供了基于原始数据和开源数据的预训练模型：

• model/csi300_original_0.pkl
• model/csi800_original_0.pkl
• model/csi300_opensource_0.pkl
• model/csi800_opensource_0.pkl

3. 应用案例和最佳实践

数据预处理

在训练前，需要对数据进行以下预处理：

• 对特征进行RobustZScoreNorm标准化，计算每个特征的中位数和MAD（平均绝对偏差），并剪辑异常值。
• 使用Fillna填充缺失特征值。
• 对标签进行DropNA和DropExtreme处理，然后进行CSZscoreNorm标准化。

模型训练

在训练过程中，可以通过调整train_epoch函数中的参数来优化模型性能。注意观察指标如IC（信息系数）和RankIC等，以评估模型效果。

模型评估

使用项目提供的评估指标对模型进行评估，确保模型在测试数据上的表现达到预期。

4. 典型生态项目

本项目是基于Qlib框架实现的，因此可以与Qlib生态中的其他项目无缝集成。用户可以探索以下项目来扩展功能：

• Qlib：一个面向量化金融的机器学习平台。
• 其他相关Qlib插件或模型

以上就是基于MASTER模型的开源项目教程，希望对您的学习和研究有所帮助。