8、利用机器学习预测IPO市场与打造定制新闻源

利用机器学习预测IPO市场与打造定制新闻源

1. 利用逻辑回归预测IPO市场

在预测IPO市场时，我们采用逻辑回归模型进行二分类预测，即预测是否应该买入某只IPO股票进行交易。需要注意的是，这并非投资建议，仅用于示例。

1.1 数据准备与模型构建

• 数据预处理 ：Patsy会添加一个全为1的截距列，以确保回归模型正常运行。
• 数据划分 ：由于数据具有时间序列特性，我们使用除当前年份外的数据进行训练，用2015年至今的数据进行测试。

# 2188是2015年数据的第一个索引 - 数据按日期排序
X_train, X_test = X[:2188], X[2188:]
y_train = ipos['$ Chg Open to Close'][:2188].map(lambda x: 1 if x >= 1 else 0)
y_test = ipos['$ Chg Open to Close'][2188:].map(lambda x: 1 if x >= 1 else 0)

• 模型拟合 ：使用逻辑回归模型进行拟合。

clf = linear_model.LogisticRegression()
clf.fit(X_train, y_train)