学习《深入浅出python量化交易交易实战》第三章
记录学习过程中的代码、疑问和心得
3基于机器学习的简单交易策略
本小节的代码有多处看不明白，这里现在前面列出来：
发现的错误
错误knn_reg看名字应该是回归模型的实例，但是书中这段是进阶者knn_clf分类模型的，是变量写错了，还是有确实的代码？
本章节的疑问
基础收益中cum_return_data=df[split_value:]["return"].cumsum*100,为什么对数收益累计值*100就是收益策略收益=对数收益*交易信号.shift?原理是什么？分类算法计算的准确率，是如何转换为交易信号的？knn_clf.predict内部的逻辑是什么，为什么返回的就是交易信号呢？对数收益？这里书中没说明，对啥log就是收益呢？open-close,high-low创建的这两个字段也没看明白在算法中的作用。
knn_clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=95)
knn_clf.fit(x_train, y_train)
# *** 这里计算的准确率，是如何转换为交易信号的？
print("训练集中的准确率：", knn_clf.score(x_train, y_train))
print("验证集中的准确率：", knn_clf.score(x_test, y_test))
# 使用KNN模型预测每日股票的涨跌，保存为predict_signal
# *** knn_clf.predict(x)内部的逻辑是什么，为什么返回的就是交易信号呢？
df["predict_signal"] = knn_clf.predict(x)
# *** 对数收益？这里书中没说明，对啥log(两个交易日相除)就是收益呢？
df["return"] = np.log(df["close"] / df["close"].shift(1)) # 当日/前一天
使用分类算法制定交易策略
首先实现几个交易策略需要用到的函数。分类函数
# 定义一个用于分类的函数 classification_tc：预测股票下一个交易日是否上涨
# 给表增加三个字段
# open-close 开盘价-收盘价
# high-low 最高价-最低价
# 分类函数
def classification_tc(df):
df["open-close"] = df["open"] - df["close"] # 开盘价-收盘价
df["high-low"] = df["high"] = df["low"] # 最高价-最低价
# 增加一个target字段，如果次日收盘价高于当日收盘价格，标记为1，否则为-1
# df.shift(-1) 将列向上移动一位，这里就把后一天的和当天的数据对齐，然后直接做比较运算
df["target"] = np.where(df["close"].shift(-1) > df["close"], 1, -1)
# 去掉有空值的行
df = df.dropna()
# 将open-close和high-low作为数据集的特征
x = df[["open-close", "high-low"]]
y = df["target"]
return x, y
回归函数
# 定义一个用于回归的函数:预测次日收盘价格与当日收盘价格之差
# 特征的添加与分类函数类似
# 只不过target字段改为 次日收盘价 - 当前收盘价 ---> df["close"].shift(-1) - df["close"]
def regression_tc(df):
df["open-close"] = df["open"] - df["close"] # 开盘价-收盘价
df["high-low"] = df["high"] = df["low"] # 最高价-最低价
df["target"] = df["close"].shift(-1) - df["close"]
df.dropna()
# 将open-close和high-low作为数据集的特征
x = df[["open-close", "high-low"]]
y = df["target"]
return x, y
定义一个计算累计回报的函数
def cum_return(df, split_value):
print("cum_return split_value:", split_value)
cum_return_data = df[split_value:]["return"].cumsum() * 100
return cum_return_data
疑问？基础收益中cum_return_data=df[split_value:]["return"].cumsum*100,为什么对数收益累计值*100就是收益
使用策略交易的收益
# 使用策略的收益
def strategy_return(df, split_value):
print("strategy_return split_value:", split_value)
df["strategy_return"] = df["return"] * df["predict_signal"].shift(1)
cum_strategy_return = df[split_value:]["strategy_return"].cumsum() * 100
return cum_strategy_return
疑问？策略收益=对数收益*交易信号.shift?原理是什么？
绘制收益曲线的函数
# 绘制曲线
def plot_chart(cum_return_data, cum_strategy_return, symbol):
plt.figure(figsize=(9, 6))
plt.plot(cum_return_data, "--", label="%s 收益是" % symbol)
plt.plot(cum_strategy_return, label="策略收益")
plt.legend()
plt.show()
基于机器学习的交易策略
def machine_learn_trade(symbol, start_date, end_date):
stock_dict = get_stock_data_table(symbol, start_date, end_date)
stock = stock_dict["stock"]
print("股票代码：symbol", stock.head(3))
x, y = classification_tc(stock)
df = pd.concat([stock, x, y], axis=1)
print("======df======")
print(df.head(3))
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, train_size=0.8)
# 创建一个KNN实例
knn_clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=95)
knn_clf.fit(x_train, y_train)
# *** 这里计算的准确率，是如何转换为交易信号的？
print("训练集中的准确率：", knn_clf.score(x_train, y_train))
print("验证集中的准确率：", knn_clf.score(x_test, y_test))
# 使用KNN模型预测每日股票的涨跌，保存为predict_signal
# *** knn_clf.predict(x)内部的逻辑是什么，为什么返回的就是交易信号呢？
df["predict_signal"] = knn_clf.predict(x)
# *** 对数收益？这里书中没说明，对啥log(两个交易日相除)就是收益呢？
df["return"] = np.log(df["close"] / df["close"].shift(1)) # 当日/前一天
print("=============添加交易信号和收益后的结果====================")
print(df.head(3))
# 策略累计收益
strategy_return_data = strategy_return(df, split_value=len(x_train))
# 基础累计收益
cum_return_data = cum_return(df, split_value=len(x_train))
plot_chart(cum_return_data, strategy_return_data, "dahua")
以上代码存在几点疑问：
df["return"]=np.log)对数收益不明白什么意思df["predict_signal"]=knn_clf.predict,为什么交易信号可以直接通过knn_clf.predict获得，其内部原理是什么？
文章为作者独立观点，不代表股票交易接口观点
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