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免责声明：股票价钱瞻望骨子上是不细目的，本教程仅供讲授目的使用。这里商酌的模子和措施不应被解说为财务提议或依赖于推行往来决议。诚然时刻和会Transformer（TFT）模子提供了置信区间，有助于评估风险，但莫得模子能十足沟通到金融市集的不行瞻望性。在作念出投资决议之前，请持久进行绝对的接洽，并商量金融专科东说念主士。

免责声明：股票价钱瞻望骨子上是不细目的，本教程仅供讲授目的使用。这里商酌的模子和措施不应被解说为财务提议或依赖于推行往来决议。诚然时刻和会Transformer（TFT）模子提供了置信区间，有助于评估风险，但莫得模子能十足沟通到金融市集的不行瞻望性。在作念出投资决议之前，请持久进行绝对的接洽，并商量金融专科东说念主士。

伸开剩余75%

接待来到这个系列，了解怎样使用时刻和会Transformer（TFT）构建一个可解说的模子，用于高频股票价钱瞻望。在这个系列中，咱们将真切探讨窥伺一个不仅能瞻望股票价钱，并且能提供置信区间，使其成为风险评估的珍重器用的模子的才调。从数据采集和预处理到模子窥伺、评估妥协说，每篇著作齐将提醒您完成流程中的重要阶段。

在第一部分中，咱们将从基础脱手：采集正确的数据并彭胀探索性数据分析（EDA），以了解高频股票数据中的趋势、模式和潜在罗网。

配景和动机

股票市集是一个动态且无为不行瞻望的环境。成功的日内往来者依赖的不单是是瞻望，还有高酬金与风险的往来。即使往来者唯有50%的时刻正确瞻望股票的标的，淌若每次往来的平均酬金逾越平均风险，他们仍然不错盈利。自动化往来算法匡助往来者从往来中去除豪情，使他们约略专注于工夫方针和系统性决议。

使用咱们的时刻和会Transformer模子，方针不是终了完整的瞻望准确度（在金融市集上是不行能的豪举），而是开采一个不错识别高概率变动的模子，同期评估与每个瞻望联系的风险。通过专注于精准度并使用置信区间，该模子不错四肢作念出更理智往来决议的珍重器用。

数据采集和准备

在这个神志中，我采集了平均逐日往来量逾越100万股的股票的1分钟日内数据。这个数据集涵盖了从2024年1月1日到2024年7月11日的6个月，统共逾越1500只股票。关于每只股票，我采集了圭臬的OHLCV（开盘、最高、最低、收盘、成交量）数据，捕捉了系数往来日的每个价钱变动。为了简化数据处理流程，我将这些数据保存在一个单一的.parquet文献中，以便有用探询和分析。

数据加载和运行清算

在Jupyter Notebook中，我脱手导入数据操作、可视化和建模所需的基本库。以下是一些使用中的库的示例：

然后加载数据集并将日历缔造为基于时刻的分析的索引：

输出：

为明晰解我要处理的数据量，我使用 df.info() 来获取这些信息：

为了使其更易于责罚，并过滤掉流动性欠安的股票，我使用“股票平均样式成交量”，这是通过将日均成交量乘以平均价钱来谋划的。我只保留平均样式成交量最高的前100只股票。

输出：

EDA和特征工程 不才一步中，我进行探索性数据分析（EDA），以了解咱们过滤后的数据集的重要特征，并脱手特征工程以提真金不怕火联系方针。通过可视化趋势、价钱散播和成交量变化，我旨在揭示可能提醒咱们瞻望模子的模式和细察。

这就限度了第一部分。在接下来的部分中，咱们将更真切地探讨特征工程，并脱手准备咱们的数据集以进行模子窥伺。

淌若您对构建用于股票瞻望的机器学习模子感到振作，请轻柔我，以获取本系列的最新更新！每篇著作将带您了解一个新的阶段，从数据准备到模子评估和战略回测，提供为金融爱重者和有抱负的量化分析师量身定制的实践代码和细察力！

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参考文献：《图片来源蚁集》

发布于：广东省