ETH机器学习量化交易因子分析与策略实现

我们首先需要从币安获取ETH数据，然后进行特征工程，接着使用多种机器学习算法进行建模，并评估模型性能。 由于币安API需要密钥，但公开数据可以不使用密钥，我们这里只获取公开的K线数据。 我们将获取ETH/USDT的日线数据，然后创建一系列技术指标作为特征，并预测未来价格涨跌（分类问题）或未来收益率（回归问题）。 由于时间关系，我们这里以分类问题为例，预测未来5天的涨跌（1为上涨，0为下跌）。

步骤：

1. 从币安获取ETH/USDT的日线数据

2. 特征工程：计算各种技术指标

3. 数据预处理：处理缺失值、划分训练集和测试集、标准化等

4. 使用多种机器学习算法进行训练和评估

5. 进行回测并计算策略收益 注意：由于币安API的限制，我们使用ccxt库来获取数据。 

部分代码图

技术指标特征：

代码说明

这个完整的ETH机器学习量化交易系统实现了您要求的所有算法类型：

1. 树模型

• 随机森林 (Random Forest)

• 梯度