10、股票与外汇交易中的机器学习模型应用

股票与外汇交易中的机器学习模型应用

一、引言

在金融领域，预测股票价格走势和外汇市场的未来价格趋势一直是极具挑战性的问题。统计学家们不断探索各种方法和工具来解决这些问题，其中机器学习模型如朴素贝叶斯分类器和随机森林算法在这方面展现出了巨大的潜力。本文将详细介绍如何使用这两种算法分别对苹果公司股票价格走势和美元与英镑的外汇交易进行预测。

二、朴素贝叶斯预测股票价格走势

2.1 股票交易的挑战与决策树的作用

股票交易涉及众多技术指标，如趋势方向、市场动量、波动性和交易量等。发现这些技术指标之间的关系可能需要花费大量的时间和精力。决策树是一种强大且易于解释的算法，可以为解决股票交易问题提供一个良好的开端。

2.2 数据收集与描述

我们将使用苹果公司在 2012 年 1 月 1 日至 2014 年 1 月 1 日期间的每日收盘股价数据。该数据集可以从雅虎财经网站（https://www.yahoo.com/）免费下载。

2.3 数据探索

1. 加载必要的包 ：

install.packages("quantmod")
install.packages("lubridate")
install.packages("e1071")
library("quantmod")
library("lubridate")
library("e1071")

2. 设置日期范围