26、金融领域机器学习应用：案例分析与潜在陷阱

金融领域机器学习应用：案例分析与潜在陷阱

1. 股票价格预测案例

1.1 操作步骤

• 导入必要库 ：导入常用的缩放和打乱线性模型、均方误差以及 R2 分数等库。
• 创建特征和目标数据框 ：目标数据框为包含股票收盘价的价格数据框；特征数据框包含股票次日开盘列。
• 打乱数据 ：对价格和特征数据框中的数据进行打乱操作。
• 划分数据集 ：将数据划分为训练集和测试集。
• 实例化线性回归模型 ：使用训练集数据对模型进行拟合。
• 进行预测 ：基于测试集数据，使用预测方法进行 Sensex 预测。

1.2 模型评估

• 回归系数 ：得到回归系数为 0.989（‘Coefficients: ’, array([0.98986882])）。
• 均方误差和方差分数 ：查看均方误差和方差分数。
• 标准差 ：查看数据集的标准差，在股票市场价格数据集中，标准差用于衡量股票的波动性。

1.3 预测方法

使用预测方法，输入最后一天股票的最后收盘价，模型将给出次日可能的开盘价。但此方法不能保证高度准确，因此