贝叶斯分类对股票走势预测

    上一文介绍了K均值对股票K线分类,该文对它做一个应用,通过贝叶斯分类器进行股票走势的预测。
    好多炒股的大牛都说看K线判断次日的涨跌,按照这个思路,我们将前六根k线做为输入,涨幅超过2个点为1作为输出训练贝叶斯分类器,然后输入当日的前六根K线作为输入,来预测明日的股票走势。
    首先介绍一下贝叶斯分类器。
    贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率,利用贝叶斯公式计算出其后验概率,即该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。(摘自百度百科)说白了就是贝叶斯公式:
    P( C = ci | X = x) = P( X = x | C = ci) * P( C = ci) / P( X = x)
    其中X = ( X1 , X2 , ... , Xn)表示输入的特征,也就是我们的6根K线,C为类集合( c1 , c2 , ... , cm),当输入为x,输出为ci类的概率最大即为输出的类别,即:
    P( C = ci | X = x) = Max{ P( C = c1 | X = x) , P( C = c2 | X = x ) , ... , P( C = cm | X = x ) }
    这里我们假定输入的K线相互独立,那么
    P( X = x | C = ci)  = P( x= x1 | C = ci)*P( x= x2 C = ci)... P( x= xn | C = ci)
    又因为对于确定的输入X,P(X=x)为常数,所以判别函数可以修改为:
        F(P( C = ci | X = x)) = G(Max{  P( X = x | C = c1) * P( C = c1),  P( X = x | C = c2 * P( C = c2), ... ,  P( X = x | C = cm) * P( C = cm)});
        其中,G为判别函数。

按照上面的思路,我们编码,这里直接贴代码吧,看不懂 都可以留言:
function Bayes(){}
Bayes.prototype.train = function(trainMatrix,trainCategory){
var cateMaps = new Map();
for(var i = 0;i < trainCategory.length;i++){
    if(!cateMaps.containsKey(trainCategory[i])){
        cateMaps.put(trainCategory[i],0);
    }
    cateMaps.put(trainCategory[i],cateMaps.get(trainCategory[i]) + 1);
}
cateMaps.each(function(key,value){
    cateMaps.put(key,cateMaps.get(key)/trainCategory.length);
});
var labelsTree = new Map();
var labelsCount = new Map();

for(var i = 0;i <trainMatrix.length;i++){
    if(!labelsTree.containsKey(trainCategory[i])){
        labelsTree.put(trainCategory[i],new Map());
        labelsCount.put(trainCategory[i],new Map());
    }
    for(var j = 0;j < trainMatrix[0].length;j++){
        if(!(labelsTree.get(trainCategory[i]).containsKey(j))){
            labelsTree.get(trainCategory[i]).put(j,new Map());
        }
        labelsTree.get(trainCategory[i]).get(j).put(trainMatrix[i][j],labelsTree.get(trainCategory[i]).get(j).get(trainMatrix[i][j],0) + 1);
        labelsCount.get(trainCategory[i]).put(j,labelsCount.get(trainCategory[i]).get(j,0) + 1);
    }
}
console.log(labelsTree);
this.cateMaps = cateMaps;
this.labelsTree = labelsTree;
this.labelsCount = labelsCount;
console.log(this.labelsTree)
}
Bayes.prototype.predict = function(inputX){
var predictMap = new Map();
var labels = this.cateMaps.keySet();
var sm = 0;
for(var i = 0;i < labels.length;i++){
    var Pc = this.cateMaps.get(labels[i]);
    var P_w = 1;
    for(var j = 0;j < inputX.length;j++){
        var P_w_j_fz = 0,P_w_j_fm = 0;
        for(var k = 0;k < labels.length;k++){
            P_w_j_fz += this.labelsTree.get(labels[k]).get(j).get(inputX[j],0);
            P_w_j_fm += this.labelsCount.get(labels[k]).get(j);
        }

        P_w = P_w * P_w_j_fz/P_w_j_fm;
    }
    var P_w_c = 1;
    for(var j = 0;j < inputX.length;j++){
        P_w_c = P_w_c * this.labelsTree.get(labels[i]).get(j).get(inputX[j],0)/this.labelsCount.get(labels[i]).get(j);
    }
    predictMap.put(labels[i],P_w_c*Pc);
    sm += P_w_c*Pc;
    console.log(P_w);
}
for(var i = 0;i < labels.length;i++){
    predictMap.put(labels[i],predictMap.get(labels[i])/sm);
}
return predictMap;
}

上述是基于javascript贝叶斯分类器。
接下来根据上一文的K均值聚类归类好的K线构建构建训练数据集,实现方法:

function inputMean(series,close){
        var data = [],labels = [],x = [];
        var kcount = 6;//k线数量
        var cast = 1;
        for(var i = 0;i < series.length - kcount - cast + 1;i++){
            var tmp = [];
            for(var j = 0;j < kcount;j++){
                tmp.push(series[i + j]);
            }

            labels[i] = ((close[i + kcount + cast] - close[i + kcount])/close[i + kcount]*100 > 2)?'1':'0';
            data.push(tmp);
        }
        for(var i = 0;i < series.length - kcount+1;i++){
            var tmp = [];
            for(var j = 0;j < kcount;j++){
                tmp.push(series[i + j]);
            }
            x.push(tmp);
        }
        return[data,labels,x];
    }

上面代码将计算6根K线作为输入,次日涨幅超过2%为1类,否则为0类,输出训练集data与结果集label,接下来我们将输入集与结果集输入贝叶斯分类器训练。

        dt = inputMean(result.cluster,close);
        var bayes = new Bayes();
        bayes.train(dt[0],dt[1]);

将训练后的分类器对数据进行分类:

        var test = [];
        var tx = [];
        for(var i = 0;i < dt[2].length;i++){
            test.push(((bayes.predict(dt[2][i]).get(1) > bayes.predict(dt[2][i]).get(0))?1:0));
            //test.push(bayes.predict(dt[2][i]).get(1))
            tx.push(date[i + 6]);
        }

将预测结果与真实值绘图比较:
贝叶斯分类对股票走势预测

对历史数据的预测准确率基本可以达到80%以上(这里包括训练集,所以不太准确)。
综上,贝叶斯分类与K均值聚类可以作为股票买卖的参考,当然不值得迷信(哈哈)。因为自己一直在研究,源码有点乱,等整理好了再上传git吧。

转载于:https://blog.51cto.com/janwool/2061826

### 使用LightGBM实现股价走势的分类预测 要使用LightGBM进行股价走势的分类预测,可以从以下几个方面入手: #### 数据准备 在构建模型之前,需要准备好高质量的数据集。这通常包括历史股票价格、技术指标以及外部特征(如宏观经济数据、市场情绪等)。通过合理设计特征工程,可以有效提升模型的表现。 - **技术指标**:常见的技术指标包括移动平均线(MA)、相对强弱指数(RSI)、布林带(Bollinger Bands)等[^3]。 - **外部特征**:除了传统的技术指标外,还可以引入其他维度的信息,比如市场情绪、行业板块表现等。例如,可以通过新闻情感分析提取市场情绪,并将其作为额外特征加入到模型中[^4]。 ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from lightgbm import LGBMClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report # 加载数据 stock_data = pd.read_csv('stock_data.csv') # 特征工程 features = ['open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'rsi', 'sma_50', 'ema_20'] target = 'price_movement' # 上涨标记为1,下跌标记为0 X = stock_data[features] y = stock_data[target] # 处理缺失值 X.fillna(method='ffill', inplace=True) X.fillna(method='bfill', inplace=True) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 初始化LightGBM分类器 model = LGBMClassifier( objective='binary', boosting_type='gbdt', num_leaves=31, learning_rate=0.05, n_estimators=200 ) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = model.predict(X_test) # 性能评估 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Accuracy: {accuracy:.4f}") print(classification_report(y_test, y_pred)) ``` #### 参数调优 为了获得更好的预测效果,参数调整是非常重要的环节。常用的超参数包括`num_leaves`, `learning_rate`, 和`n_estimators`等。可以采用网格搜索或者贝叶斯优化的方法来进行自动化的参数寻优过程。 #### 模型解释性 了解模型内部工作机制有助于我们信任它的决策结果。SHAP (SHapley Additive exPlanations) 是一种有效的工具用于解读复杂机器学习模型的行为模式[^1]。 --- ### 注意事项 当应用LightGBM于金融领域时需要注意一些特殊挑战: - **高波动期影响**:研究表明,在高波动性的时期,模型性能可能会有所下降。因此建议针对不同波动环境分别建立专用子模型加以应对[^2]。 - **过拟合风险控制**:由于金融市场存在大量噪声成分,过度复杂的模型容易陷入过拟合陷阱。应采取适当正则化手段防止此类情况发生。 ---
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