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python股票指数线性回归(python用线性回归怎么实现)

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这篇文章主要介绍了python用线性回归预测股票价格的实现代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以仔细看看!

python股票指数线性回归

线性回归在整个财务中广泛应用于众多应用程序中。线性回归是一种用于模拟因变量(y)和自变量(x)之间关系的方法。通过简单的线性回归,只有一个自变量x。可能有许多独立变量属于多元线性回归的范畴。

在这种情况下,我们只有一个自变量即日期。对于第一个日期上升到日期向量长度的整数,该日期将由1开始的整数表示,该日期可以根据时间序列数据而变化。当然,我们的因变量将是股票的价格。为了理解线性回归,您必须了解您可能在学校早期学到的相当基本的等式。

y = a + bx

  • Y =预测值或因变量
  • b =线的斜率
  • x =系数或自变量
  • a = y截距

从本质上讲,这将构成我们对数据的最佳拟合。在OLS过程中通过数据集绘制了大量线条。该过程的目标是找到最佳拟合线,最小化平方误差和(SSE)与股票价格(y)的实际值以及我们在数据集中所有点的预测股票价格。

这由下图表示。对于绘制的每条线,数据集中的每个点与模型输出的相应预测值之间存在差异。将这些差异中的每一个加起来并平方以产生平方和。从列表中,我们采用最小值导致我们的最佳匹配线。考虑下图:

python股票指数线性回归

第一部分:获取数据:

1 from matplotlib import style2 3 from sklearn.linear_model import LinearRegression4 5 from sklearn.model_selection import train_test_split6 7 import quandl8 9 import datetime10 11 style.use('ggplot')12 13 #Dates14 15 start_date = datetime.date(2017,1,3)16 17 t_date=start_date, end_date=end_date, collapse="daily")18 19 df = df.reset_index()20 21 prices = np.reshape(prices, (len(prices), 1))

第二部分:创建一个回归对象:

1 ', linewidth=3, label = 'Predicted Price') #plotting the line made by linear regression2 3 plt.title('Linear Regression | Time vs. Price')4 5 plt.legend()6 7 predicted_price =regressor.predict(date)

输出:

python股票指数线性回归

预测日期输入价格:

创建训练/测试集

1 et2 3 xtrain, x , ytrain)4 5 #Train6 7 plt.title('Linear Regression | Time vs. Price')8 9 #Test Set Graph10 11 plt.scatter(xtest, ytest, color='yellow', label= 'Actual Price') #plotting the initial datapoints12 13 plt.plot(xtest, regressor.predict(xtest), color='blue', linewidth=3, label = 'Predicted Price') #plotting14 15 plt.show()

输出:

python股票指数线性回归

测试集:

python股票指数线性回归

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