22、机器学习在股票价格预测及全流程实践中的应用

机器学习在股票价格预测及全流程实践中的应用

在机器学习领域，股票价格预测是一个极具挑战性且充满价值的问题。同时，掌握机器学习项目的全流程最佳实践对于成功解决实际问题至关重要。下面将为大家详细介绍股票价格预测及机器学习全流程的相关知识和最佳实践。

股票价格预测项目

在股票价格预测项目中，我们运用机器学习回归技术来预测股票（特别是股票指数）价格。首先，对股票市场以及影响交易价格的因素进行了简要介绍。为了解决这个价值数十亿美元的问题，我们研究了机器学习回归，它用于估计连续目标变量，与分类中的离散输出不同。

接着，深入探讨了三种流行的回归算法，包括线性回归、回归树和回归森林、支持向量回归（SVR）以及神经网络。我们不仅了解了它们的定义和原理，还学习了如何使用几个流行的框架（如scikit - learn、tensorflow和keras）从零开始实现这些算法，并将它们应用于玩具数据集。同时，还学习了用于评估回归模型的指标。最后，将所学知识应用于解决股票价格预测问题。

值得思考的是，除了道琼斯工业平均指数（DJIA），其他主要股票指数的历史价格和表现是否能优化我们刚刚开发的DJIA价格预测模型呢？很有可能！因为没有任何股票或指数是孤立存在的，不同股票和金融市场之间存在着或强或弱的影响。

机器学习解决方案工作流程

解决机器学习问题的主要任务可概括为四个方面：
1. 数据准备 ：这是构建机器学习系统的基础，没有数据，一切都无从谈起。
2. 训练集生成 ：在数据准备好后，进行训练集的生成，主要包括数据预处理和特征工程。
3. 模型训练、评估和选择 ：选择合适的算法进行模型训练，并通过评估指标选择最优模型。
4. 部署和监控 ：将训练好的模型部署到实际环境中，并进行持续监控。

下面是机器学习解决方案的基本范式流程图：

graph LR
    A[数据来源] --> B[数据准备]
    B --> C[训练集生成]
    C --> D[模型训练、评估和选择]
    D --> E[部署和监控]
    E --> F[机器学习系统]

数据准备阶段的最佳实践

• 完全理解项目目标 ：在开始收集数据之前，必须确保完全理解项目的目标和业务问题。这将指导我们寻找合适的数据来源，同时也需要足够的领域知识和专业技能。例如，在股票价格预测项目中，如果目标是预测DJIA指数的未来价格，我们应收集其过去的表现数据，而不是无关的欧洲股票数据。
• 收集所有相关字段 ：确定目标后，要考虑是否需要收集数据源中的所有字段。由于很难确定哪些属性是关键指标或预测因素，建议收集与项目相关的所有字段，特别是在重新收集数据耗时甚至不可能的情况下。比如在股票价格预测中，我们收集了开盘价、最高价、最低价和成交量等所有字段的数据。
• 保持字段值的一致性 ：在现有数据集或新收集的数据集中，经常会出现不同值表示相同含义的情况。例如，国家字段中的“American”、“US”和“U.S.A”，性别字段中的“male”和“M”。需要统一或标准化字段中的值，同时保持同一字段中值的格式一致。
• 处理缺失数据 ：现实世界中的数据集很少是完全干净的，通常会包含缺失或损坏的值。可以采用以下三种基本策略处理缺失数据：
  • 丢弃包含任何缺失值的样本 ：这种方法简单，但可能会丢失大量数据，特别是在原始数据集较小时。
  • 丢弃包含缺失值的字段 ：同样会导致数据丢失。
  • 基于属性的已知部分推断缺失值（缺失数据插补） ：常见的插补方法包括用字段的均值、中位数或分类数据的最频繁值替换缺失值。

以下是使用scikit - learn的 Imputer 类进行缺失数据插补的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import Imputer

# 原始数据
data_origin = [[30, 100],
               [20, 50],
               [35, np.nan],
               [25, 80],
               [30, 70],
               [40, 60]]

# 用均值初始化插补转换器
imp_mean = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean')
imp_mean.fit(data_origin)
data_mean_imp = imp_mean.transform(data_origin)
print(data_mean_imp)

# 用中位数初始化插补转换器
imp_median = Imputer(missing_values='NaN', strategy='median')
imp_median.fit(data_origin)
data_median_imp = imp_median.transform(data_origin)
print(data_median_imp)

# 处理新样本
new = [[20, np.nan],
       [30, np.nan],
       [np.nan, 70],
       [np.nan, np.nan]]
new_mean_imp = imp_mean.transform(new)
print(new_mean_imp)

为了探究插补缺失值和丢弃缺失数据的策略对预测结果的影响，我们进行了以下实验：

from sklearn import datasets
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import cross_val_score
import numpy as np

# 加载糖尿病数据集
dataset = datasets.load_diabetes()
X_full, y = dataset.data, dataset.target

# 模拟包含25%缺失值的损坏数据集
m, n = X_full.shape
m_missing = int(m * 0.25)
np.random.seed(42)
missing_samples = np.array([True] * m_missing + [False] * (m - m_missing))
np.random.shuffle(missing_samples)
missing_features = np.random.randint(low=0, high=n, size=m_missing)
X_missing = X_full.copy()
X_missing[np.where(missing_samples)[0], missing_features] = np.nan

# 丢弃包含缺失值的样本
X_rm_missing = X_missing[~missing_samples, :]
y_rm_missing = y[~missing_samples]
regressor = RandomForestRegressor(random_state=42, max_depth=10, n_estimators=100)
score_rm_missing = cross_val_score(regressor, X_rm_missing, y_rm_missing).mean()
print('Score with the data set with missing samples removed: {0:.2f}'.format(score_rm_missing))

# 用均值插补缺失值
imp_mean = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean')
X_mean_imp = imp_mean.fit_transform(X_missing)
score_mean_imp = cross_val_score(regressor, X_mean_imp, y).mean()
print('Score with the data set with missing values replaced by mean: {0:.2f}'.format(score_mean_imp))

# 评估完整数据集
regressor = RandomForestRegressor(random_state=42, max_depth=10, n_estimators=500)
score_full = cross_val_score(regressor, X_full, y).mean()
print('Score with the full data set: {0:.2f}'.format(score_full))

实验结果表明，在这个例子中，插补策略比丢弃策略效果更好，但不能保证插补策略总是更有效，因此通过交叉验证比较不同策略的性能是很好的做法。
- 存储大规模数据 ：随着数据量的不断增长，我们常常无法将数据存储在单个本地机器上，需要将其存储在云端或分布式文件系统中。存储大数据的两种主要策略是纵向扩展（scale - up）和横向扩展（scale - out）：
- 纵向扩展 ：当数据超过当前系统容量时，通过添加更多磁盘等方式增加存储容量，适用于需要快速访问数据的平台。
- 横向扩展 ：存储容量随着存储集群中节点的增加而逐步增长。例如，Apache Hadoop用于在横向扩展集群上存储和处理大数据，数据分布在数百甚至数千个节点上。此外，还有基于云的分布式文件服务，如亚马逊网络服务（AWS）的S3和谷歌云的Google Cloud Storage，它们具有大规模可扩展性，设计用于安全和持久的存储。

训练集生成阶段的最佳实践

在数据准备好后，就可以进入训练集生成阶段。这个阶段的典型任务可概括为两大类：数据预处理和特征工程。数据预处理通常包括分类特征编码、特征缩放、特征选择和降维。
- 识别具有数值的分类特征 ：一般来说，分类特征很容易识别，因为它们传达定性信息，如风险水平、职业和兴趣。但如果特征采用离散且可数（有限）的数值，就需要判断它是否具有数学或排序含义。如果有，则是数值特征；否则，就是分类特征。例如，产品评级从1到5是数值特征，而月份或星期几是分类特征。
- 决定是否对分类特征进行编码 ：如果一个特征被认为是分类特征，需要根据后续使用的预测算法来决定是否对其进行编码。朴素贝叶斯和基于树的算法可以直接处理分类特征，而其他算法通常需要进行编码。由于特征生成阶段的输出是模型训练阶段的输入，所以这两个阶段应作为一个整体来考虑。
- 决定是否进行特征选择以及如何进行 ：特征选择具有以下好处：
- 减少预测模型的训练时间，因为消除了冗余或无关的特征。
- 减少过拟合，原因与上述相同。
- 可能提高性能，因为预测模型将从更有意义的特征数据中学习。

但特征选择并不一定能提高预测准确性，因此通过交叉验证比较进行特征选择和不进行特征选择的性能是很好的做法。以下是使用SVC模型通过交叉验证测量特征选择效果的步骤：
1. 从scikit - learn加载手写数字数据集：

from sklearn.datasets import load_digits
dataset = load_digits()
X, y = dataset.data, dataset.target
print(X.shape)

2. 估计原始64维数据集的准确性：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import cross_val_score
classifier = SVC(gamma=0.005)
score = cross_val_score(classifier, X, y).mean()
print('Score with the original data set: {0:.2f}'.format(score))

3. 基于随机森林进行特征选择，并根据特征重要性得分对特征进行排序：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
random_forest = RandomForestClassifier(n_estimators=100, criterion='gini', n_jobs=-1)
random_forest.fit(X, y)
feature_sorted = np.argsort(random_forest.feature_importances_)

4. 选择不同数量的顶级特征构建新数据集，并估计每个数据集的准确性：

K = [10, 15, 25, 35, 45]
for k in K:
    top_K_features = feature_sorted[-k:]
    X_k_selected = X[:, top_K_features]
    classifier = SVC(gamma=0.005)
    score_k_features = cross_val_score(classifier, X_k_selected, y).mean()
    print('Score with the data set of top {0} features: {1:.2f}'.format(k, score_k_features))

通过以上介绍，我们了解了股票价格预测项目以及机器学习全流程的最佳实践。在实际应用中，遵循这些最佳实践可以帮助我们更高效地完成机器学习项目，提高模型的性能和可靠性。

机器学习在股票价格预测及全流程实践中的应用

模型训练、评估和选择阶段的最佳实践

在完成训练集生成后，就进入了模型训练、评估和选择阶段。这个阶段的关键在于选择合适的算法进行模型训练，并通过评估指标来挑选出最优模型。
- 选择合适的算法 ：不同的机器学习算法适用于不同的问题和数据类型。例如，在前面提到的股票价格预测项目中，我们探讨了线性回归、回归树和回归森林、支持向量回归（SVR）以及神经网络等算法。在实际应用中，需要根据数据的特点和问题的需求来选择合适的算法。
- 评估模型性能 ：使用合适的评估指标来衡量模型的性能至关重要。对于回归问题，常见的评估指标有均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、决定系数（R²）等。在前面的实验中，我们使用了R²来评估回归模型的性能。
- 模型选择 ：通过比较不同模型在评估指标上的表现，选择性能最优的模型。可以使用交叉验证等方法来更准确地评估模型的性能。例如，在前面的特征选择实验中，我们通过交叉验证比较了不同特征数量下模型的性能，从而选择了最优的特征子集。

下面是模型训练、评估和选择阶段的基本流程表格：
|步骤|操作|
| ---- | ---- |
|选择算法|根据数据特点和问题需求选择合适的算法|
|训练模型|使用训练集对模型进行训练|
|评估模型|使用评估指标衡量模型性能|
|模型选择|比较不同模型的性能，选择最优模型|

系统部署和监控阶段的最佳实践

将训练好的模型部署到实际环境中，并进行持续监控是机器学习项目的最后一个重要阶段。
- 模型部署 ：将训练好的模型部署到生产环境中，使其能够处理实际的数据。部署方式可以根据具体情况选择，例如可以将模型部署到云端服务器、本地服务器或移动设备等。
- 系统监控 ：在模型部署后，需要对系统进行持续监控，以确保模型的性能和稳定性。监控内容包括模型的预测结果、数据的输入输出、系统的运行状态等。如果发现模型的性能下降或出现异常情况，需要及时进行调整和优化。
- 模型更新 ：随着时间的推移和数据的变化，模型的性能可能会逐渐下降。因此，需要定期对模型进行更新，以保证其性能的稳定性。可以使用新的数据对模型进行重新训练，或者对模型的参数进行调整。

以下是系统部署和监控阶段的流程图：

graph LR
    A[训练好的模型] --> B[模型部署]
    B --> C[系统监控]
    C --> D{性能是否下降?}
    D -- 是 --> E[模型更新]
    E --> B
    D -- 否 --> C

总结

通过以上对股票价格预测项目以及机器学习全流程最佳实践的介绍，我们可以看到，在机器学习项目中，每个阶段都有其关键的任务和最佳实践。从数据准备阶段的理解项目目标、收集相关数据、处理数据质量问题，到训练集生成阶段的特征工程和数据预处理，再到模型训练、评估和选择阶段的算法选择和性能评估，最后到系统部署和监控阶段的模型部署和持续优化，每个环节都紧密相连，缺一不可。

在实际应用中，我们需要根据具体的问题和数据特点，灵活运用这些最佳实践，不断优化模型的性能，以实现更好的预测和决策效果。同时，随着机器学习技术的不断发展，我们也需要不断学习和掌握新的方法和技术，以适应不断变化的需求。

希望以上内容能够帮助大家更好地理解和应用机器学习，在实际项目中取得更好的成果。