企业官网建设流程全解析

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(100 / (1 rs)) # MACD指标趋势跟踪exp1 df_feat[收盘].ewm(span12, adjustFalse).mean()exp2 df_feat[收盘].ewm(span26, adjustFalse).mean()df_feat[MACD] exp1 - exp2波动率与动量特征。高波动率往往伴随高风险动量效应过去涨的继续涨过去跌的继续跌不同周期的动量可能产生冲突需要模型去权衡# 波动率特征风险度量df_feat[波动率_5] df_feat[收益率].rolling(5).std()df_feat[波动率_20] df_feat[收益率].rolling(20).std() # 动量特征惯性效应for period in [5, 10, 20]: df_feat[f动量_{period}] df_feat[收盘] / df_feat[收盘].shift(period) - 1我们设计的目标是预测未来5日的收益率并将其转化为二分类问题。def create_target_variable(df, horizon5): 创建目标变量未来N日收益率 # 计算未来收益率 df[目标收益率] df[收盘].shift(-horizon) / df[收盘] - 1 # 转化为分类问题1上涨0下跌 df[目标分类] (df[目标收益率] 0).astype(int) return df模型选择五大机器学习算法对比class ETFMLPredictor: def __init__(self): # 初始化5种不同类型的模型 self.models { 逻辑回归: LogisticRegression(max_iter1000, random_state42), # 线性模型基准 随机森林: RandomForestClassifier(n_estimators100, random_state42), # 集成学习 XGBoost: xgb.XGBClassifier(n_estimators100, learning_rate0.1), # 梯度提升 LightGBM: lgb.LGBMClassifier(n_estimators100, learning_rate0.1), # 高效梯度提升 梯度提升: GradientBoostingClassifier(n_estimators100) # 传统梯度提升 }时间序列分割处理。def train_and_evaluate(self, X, y, test_size0.2): 时间序列分割训练 # 时间序列分割用前面80%训练后面20%测试 split_idx int(len(X) * (1 - test_size)) X_train, X_test X[:split_idx], X[split_idx:] y_train, y_test y[:split_idx], y[split_idx:] # 训练所有模型并对比 for name, model in self.models.items(): model.fit(X_train, y_train) y_pred model.predict(X_test) # 评估指标 accuracy accuracy_score(y_test, y_pred) f1 f1_score(y_test, y_pred)分析哪些特征对预测最重要。def feature_importance_analysis(self, model, feature_names): 分析哪些特征对预测最重要 if hasattr(model, feature_importances_): importances model.feature_importances_ # 创建重要性排名 feat_importance pd.DataFrame({ 特征: feature_names, 重要性: importances }).sort_values(重要性, ascendingFalse)接下来是信号生成。将概率预测转化为具体的买卖信号。def generate_signals(self, df_features, X_test): 生成交易信号 test_data[预测概率] self.predictor.best_model.predict_proba(X_test)[:, 1] # 生成信号规则 test_data[信号] 0 # 0持有 test_data.loc[test_data[预测概率] 0.6, 信号] 1 # 买入 test_data.loc[test_data[预测概率] 0.4, 信号] -1 # 卖出0.6以上买入只有模型很确信时才行动0.4以下卖出及时止损0.4-0.6持有避免频繁交易减少摩擦成本运行日志如下所示我们打印其中一个5GETF的日志看下 开始运行 5GETF(159994.SZ) 机器学习策略 步骤1: 获取历史数据... 步骤2: 特征工程... 原始数据: 500 条 特征数据: 440 条, 47 个特征⚙️ 步骤3: 准备机器学习数据... 开始训练机器学习模型...训练 逻辑回归... 逻辑回归 - 准确率: 0.443, 精确率: 0.518, F1: 0.542训练 随机森林... 随机森林 - 准确率: 0.443, 精确率: 0.523, F1: 0.484训练 XGBoost... XGBoost - 准确率: 0.443, 精确率: 0.523, F1: 0.484训练 LightGBM...[LightGBM] [Info] Number of positive: 206, number of negative: 146[LightGBM] [Info] Auto-choosing col-wise multi-threading, the overhead of testing was 0.000154 seconds.You can set force_col_wisetrue to remove the overhead.[LightGBM] [Info] Total Bins 4468[LightGBM] [Info] Number of data points in the train set: 352, number of used features: 39[LightGBM] [Info] [binary:BoostFromScore]: pavg0.585227 - initscore0.344270[LightGBM] [Info] Start training from score 0.344270 LightGBM - 准确率: 0.398, 精确率: 0.478, F1: 0.454训练 梯度提升... 梯度提升 - 准确率: 0.466, 精确率: 0.540, F1: 0.535 最佳模型: 逻辑回归测试集F1分数: 0.542 步骤4: 特征重要性分析... 特征重要性排名 (Top 15):--------------------------------------------------MA比率_60 : 1.0703MA斜率_30 : 0.7728动量_10 : 0.6376RSI : 0.5853MA比率_30 : 0.5648MA比率_5 : 0.4690动量_5 : 0.4616成交量_MA10 : 0.431320日高点 : 0.3698成交量_MA5 : 0.3561价格位置 : 0.3076波动率_20 : 0.2708MA比率_20 : 0.2633MA比率_10 : 0.2386成交量比率 : 0.2234 步骤5: 生成交易信号... 步骤6: 策略回测分析... 5GETF 回测结果汇总回测期间: 2025-08-05 至 2025-12-12回测天数: 88 天 收益表现: 策略总收益: 53.63% 买入持有总收益: 58.75% 超额收益: -5.12% 策略年化收益: 241.97% 买入持有年化: 275.61% 风险指标: 策略年化波动率: 45.03% 买入持有波动率: 50.44% 策略夏普比率: 5.306 买入持有夏普: 5.405 策略最大回撤: -18.49% 买入持有最大回撤: -18.93% 交易统计: 买入信号次数: 44 卖出信号次数: 19 总交易次数: 6 胜率: 66.67%本次策略回测显示基于机器学习的交易策略在5GETF上实现了66.67%的胜率和241.97%的年化收益其风险控制能力最大回撤-18.49%略优于买入持有策略-18.93%但整体超额收益-5.12%与基准夏普比率5.306 vs 5.405表现基本持平表明模型具备一定的选时能力但在本测试周期内未能持续跑赢市场。本案例重在展示机器学习的整体流程对于模型在择时精度与持仓周期优化上仍有提升空间。比如因子体系深化引入更多宏观、舆情及产业链数据弥补当前技术因子的局限性模型集成与参数调优结合各模型优势并针对波动市况进行动态参数适配可视化特征重要性排名如下所示可视化机器学习策略分析如下所示总结‍‍‍‍‍‍‍我们的系统不是要准确预测每一天的涨跌而是要找到风险调整后具有正期望收益的交易机会。机器学习在这里的作用是处理高维数据同时考虑数十个因子发现非线性关系捕捉技术指标间的复杂交互自适应学习随着市场变化调整模式识别没有圣杯只有不断进化的工具。机器学习提供了强大的分析能力但最终的投资决策还需要结合风险管理、资金管理和对市场的深刻理解。说明此系列为连载专栏完整代码会上传知识星球《Python量化编程基础》作为《玩转股票量化交易》会员们的学习资料。想要加入知识星球《玩转股票量化交易》或者《Python量化编程基础》的小伙伴记得先微信call我获取福利(记得说明下是哪个星球两个内容和价格不一样)知识星球介绍点击知识星球《玩转股票量化交易》精华内容概览