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df.at[df.index[i], "position_hc"] = -lot_size * df.iloc[i]["收盘价_hc"] / df.iloc[i]["收盘价_rb"]这个的计算依据是什么

时间: 2024-06-08 12:11:33 浏览: 201
这个计算是在对期货合约进行套利时使用的，其中： - lot_size 是期货合约的交易单位，表示每手交易的数量。 - df.iloc[i]["收盘价_hc"] 表示第 i 行数据中沪铜期货收盘价的数值。 - df.iloc[i]["收盘价_rb"] 表示第 i 行数据中螺纹钢期货收盘价的数值。 其中，沪铜期货和螺纹钢期货在交易所中通常是以不同的计价货币进行交易的，因此需要将它们进行换算。具体来说，假设当前沪铜期货的收盘价为 P_hc，螺纹钢期货的收盘价为 P_rb，交易单位为 lot_size，那么可以通过以下公式将螺纹钢期货的价值转换为沪铜期货的价值： - P_hc * lot_size = P_rb * X 其中 X 表示螺纹钢期货的数量，等式右侧是螺纹钢期货的总价值，等式左侧是沪铜期货的总价值。将上述公式变形，可以得到： - X = P_hc * lot_size / P_rb 因此，df.at[df.index[i], "position_hc"] = -lot_size * df.iloc[i]["收盘价_hc"] / df.iloc[i]["收盘价_rb"] 的计算依据就是将螺纹钢期货的价值转换为沪铜期货的价值，然后乘以交易单位得到所需交易的数量。其中负号表示卖出操作。
相关问题

new_df = pd.DataFrame(columns=df.columns) for i in range(4, len(df)): if df.iloc[i, 0] == df.iloc[i-2, 0] and df.iloc[i, 3]-df.iloc[i-2, 3] == 200: row1 = df.iloc[i] row2 = df.iloc[i - 2] new_row = pd.concat([row1, row2], axis=0) new_df = new_df.append(new_row, ignore_index=False)AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'

这个错误提示是因为在调用 `append` 方法时，使用的是 DataFrame 类型的对象 `new_df` ，而 DataFrame 没有 `append` 属性。可以尝试将 `ignore_index` 设置为 `True`，如下所示： ``` new_df = new_df.append(new_row, ignore_index=True) ``` 或者，可以使用 `concat` 方法来将新行添加到 DataFrame 中： ``` new_df = pd.concat([new_df, new_row], ignore_index=True) ```

df_train = df_log.iloc[ : -test_size] df_test = df_log.iloc[-test_size : ] df_train.shape,df_test.shape

这段代码是将数据集按照测试集大小(test_size)的比例拆分成训练集(train)和测试集(test)两部分，并分别赋值给 df_train 和 df_test 两个变量。 其中 df_log 是原始数据集， iloc[] 是 Pandas 中的索引方式，[ : -test_size] 表示选取从第 0 行到倒数第 test_size 行的数据作为训练集，[-test_size : ] 表示选取从倒数第 test_size 行到最后一行的数据作为测试集。 最后， df_train.shape 和 df_test.shape 分别输出训练集和测试集的维度信息，即行数和列数。
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4. **行和列的添加与删除**：添加新行或列可以使用loc、iloc或assign()方法。删除则有drop()函数，例如df.drop('column_name', axis=1, inplace=True)会删除指定列。 5. **数据重塑**：Pandas提供了强大...

import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 连接到数据库 engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/database') # 获取所有表格的名称 with engine.connect() as conn, conn.begin(): tables = conn.execute("SHOW TABLES").fetchall() # 遍历所有表格 for table in tables: table_name = table[0] table_name_quoted = '' + table_name + '' # 检查是否存在名为'a'的列，如果不存在则添加'a'和'b'列 with engine.connect() as conn, conn.begin(): a_column = conn.execute("SHOW COLUMNS FROM " + table_name_quoted + " LIKE 'a'").fetchone() if a_column is None: conn.execute("ALTER TABLE " + table_name_quoted + " ADD COLUMN a DECIMAL(10,2)") conn.execute("ALTER TABLE " + table_name_quoted + " ADD COLUMN b DECIMAL(10,2)") # 查询net_mf_amount列的数据 query = "SELECT trade_date, net_mf_amount FROM " + table_name_quoted + " ORDER BY trade_date DESC" df = pd.read_sql_query(query, engine) # 计算a和b列 a_column = [] b_column = [] for i in range(len(df)): if i == 0: a_column.append(None) b_column.append(None) else: if pd.notnull(df.iloc[i]['net_mf_amount']) and pd.notnull(df.iloc[i-1]['net_mf_amount']): if i-2 >= 0: if pd.notnull(df.iloc[i-2]['net_mf_amount']): a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount'] b = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-2]['net_mf_amount'] a_column.append(a) b_column.append(b) else: j = i-3 while j >= 0: if pd.notnull(df.iloc[j]['net_mf_amount']): a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount'] b = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[j]['net_mf_amount'] a_column.append(a) b_column.append(b) break j -= 1 else: a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount'] b = None a_column.append(a) b_column.append(b) else: a_column.append(None) b_column.append(None) # 将结果保存到数据库 with engine.connect() as conn, conn.begin(): for i in range(len(df)): conn.execute("UPDATE " + table_name_quoted + " SET a=%s, b=%s WHERE trade_date=%s", (a_column[i], b_column[i], df.iloc[i]['trade_date'])) # 关闭连接 engine.dispose() 有5000个表格，使用多线程，线程池

conn.execute("UPDATE " + table_name_quoted + " SET a=%s, b=%s WHERE trade_date=%s", (a_column[i], b_column[i], df.iloc[i]['trade_date'])) print("Processed table:", table_name) if __name__ == '__...

import pandas as pd import pymysql # 连接到数据库 conn = pymysql.connect(host='localhost', user='user', password='password', database='database') # 获取所有表格的名称 cursor = conn.cursor() cursor.execute("SHOW TABLES") tables = cursor.fetchall() # 遍历所有表格 for table in tables: table_name = table[0] table_name_quoted = '' + table_name + '' # 检查是否存在名为'a'的列，如果不存在则添加'a'和'b'列 cursor.execute("SHOW COLUMNS FROM " + table_name_quoted + " LIKE 'a'") a_column = cursor.fetchone() if a_column is None: cursor.execute("ALTER TABLE " + table_name_quoted + " ADD COLUMN a DECIMAL(10,2)") cursor.execute("ALTER TABLE " + table_name_quoted + " ADD COLUMN b DECIMAL(10,2)") conn.commit() # 查询net_mf_amount列的数据 query = "SELECT trade_date, net_mf_amount FROM " + table_name_quoted + " ORDER BY trade_date DESC" df = pd.read_sql_query(query, conn) # 计算a和b列 a_column = [] b_column = [] for i in range(len(df)): if i == 0: a_column.append(None) b_column.append(None) else: if pd.notnull(df.iloc[i]['net_mf_amount']) and pd.notnull(df.iloc[i-1]['net_mf_amount']): if i-2 >= 0: if pd.notnull(df.iloc[i-2]['net_mf_amount']): a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount'] b = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-2]['net_mf_amount'] a_column.append(a) b_column.append(b) else: j = i-3 while j >= 0: if pd.notnull(df.iloc[j]['net_mf_amount']): a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount'] b = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[j]['net_mf_amount'] a_column.append(a) b_column.append(b) break j -= 1 else: a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount'] b = None a_column.append(a) b_column.append(b) else: a_column.append(None) b_column.append(None) # 将结果保存到数据库 for i in range(len(df)): cursor.execute("UPDATE " + table_name_quoted + " SET a=%s, b=%s WHERE trade_date=%s", (a_column[i], b_column[i], df.iloc[i]['trade_date'])) conn.commit() # 关闭连接 cursor.close() conn.close() 报错/Users/ljy/stock/daily_analyse.py:65: UserWarning: pandas only supports SQLAlchemy connectable (engine/connection) or database string URI or sqlite3 DBAPI2 connection. Other DBAPI2 objects are not tested. Please consider using SQLAlchemy. df = pd.read_sql_query(query, conn)

conn.execute("UPDATE " + table_name_quoted + " SET a=%s, b=%s WHERE trade_date=%s", (a_column[i], b_column[i], df.iloc[i]['trade_date'])) # 关闭连接 engine.dispose() 注意：上述代码中的 user, ...

解释代码： df = pd.read_csv(fileName, index_col=None) df_target = df.iloc[:, -1:] df_data = df.iloc[:, :-1]

然后，将数据框中除了最后一列以外的数据赋值给变量 df_data，将最后一列的数据赋值给变量 df_target。通过这种方式，可以将数据文件中的数据按照数据和标签分开，方便后续的数据处理和机器学习算法的应用。

pro = ts.pro_api() df = pro.daily(fields = 'ts_code,trade_date,open,close') def get_stock_poll(df): stock_pool=[] for code in df['ts_code'].unique(): temp_df = df[df['ts_code'] == code ] for i in range(len(temp_df)-3): if (temp_df.iloc[i+3]['close']>temp_df.iloc[i+2]['close']) and\(temp_df.iloc[i+2]['close']>temp_df.iloc[i+2]['open']) and\(temp_df.iloc[i+1]['close']>temp_df.iloc[i+1]['open']) and\(temp_df.iloc[i]['close']>temp_df.iloc[i]['open']) stock_pool.append(code) break return stock_pool def buy_stock(stock_pool,df): buy_list = [] for code in stock_pool: temp_df = df[df['ts_code']==code] for i in range(len(temp_df-2)): if(temp_df.iloc[i + 2]['close'] < temp_df.iloc[i + 2]['open']) and \ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] < temp_df.iloc[i + 1]['open']) and \ (temp_df.iloc[i]['close'] < temp_df.iloc[i]['open'])and \ (temp_df.iloc[i + 2]['close'] < temp_df.iloc[i + 1]['close'])and \ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] < temp_df.iloc[i]['close']): buy_list.append(code) break return buy_list def sell_stock(buy_stock,df): sell_list = [] for stock in buy_list: buy_date=dateime.datetime.strptime(stock[1],"%Y-%m-%d") current_date = datetime.datetime.today() days_held = (current_date - buy_date).days if days_held >=3: sell_list.append(stock[0]) print("sell list:",sell_list)修改上述代码

if (temp_df.iloc[i+3]['close'] > temp_df.iloc[i+2]['close']) and \ (temp_df.iloc[i+2]['close'] > temp_df.iloc[i+2]['open']) and \ (temp_df.iloc[i+1]['close'] > temp_df.iloc[i+1]['open']) and \ ...

import tushare as ts import datetime # 设置 token，用于认证 ts.set_token('530fbc2b682d65696dbeec010a893f70d6953fbb6842151003c3e12f') # 初始化 tushare pro = ts.pro_api() df = pro.daily(fields = 'ts_code,trade_date,open,close',start_date='20180701', end_date='20180718') def get_stock_poll(df): stock_pool=[] for code in df['ts_code'].unique(): temp_df = df[df['ts_code'] == code ] for i in range(len(temp_df)-3): if (temp_df.iloc[i + 3]['close'] > temp_df.iloc[i + 2]['close']) and \ (temp_df.iloc[i + 2]['close'] > temp_df.iloc[i + 2]['open']) and \ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] > temp_df.iloc[i + 1]['open']) and \ (temp_df.iloc[i]['close'] > temp_df.iloc[i]['open'])and \ (temp_df.iloc[i + 3]['close'] > temp_df.iloc[i + 2]['close'])and \ (temp_df.iloc[i + 2]['close'] > temp_df.iloc[i + 1]['close']) and\ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] > temp_df.iloc[i]['close']): stock_pool.append(code) break return stock_pool def buy_stock(stock_pool,df): buy_list = [] for code in stock_pool: temp_df = df[df['ts_code']==code] for i in range(len(temp_df-2)): if(temp_df.iloc[i + 2]['close'] < temp_df.iloc[i + 2]['open']) and \ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] < temp_df.iloc[i + 1]['open']) and \ (temp_df.iloc[i]['close'] < temp_df.iloc[i]['open'])and \ (temp_df.iloc[i + 2]['close'] < temp_df.iloc[i + 1]['close'])and \ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] < temp_df.iloc[i]['close']): buy_list.append(code) break return buy_list def sell_stock(buy_stock,df): sell_list = [] for stock in buy_list: buy_date=dateime.datetime.strptime(stock[1],"%Y-%m-%d") current_date = datetime.datetime.today() days_held = (current_date - buy_date).days if days_held >=3: sell_list.append(stock[0]) print("sell list:",sell_list)要求上述代码在聚宽上运行

if (temp_df.iloc[i + 3]['close'] > temp_df.iloc[i + 2]['close']) and \ (temp_df.iloc[i + 2]['close'] > temp_df.iloc[i + 2]['open']) and \ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] > temp_df.iloc[i + 1]['open']...

from sklearn import preprocessing min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() df0=min_max_scaler.fit_transform(df1) df = pd.DataFrame(df0, columns=df1.columns) x=df.iloc[:,:-1] y=df.iloc[:,-1] #划分训练集测试集 cut=300#取最后cut=30天为测试集 x_train, x_test=x.iloc[:-cut],x.iloc[-cut:]#列表的切片操作，X.iloc[0:2400，0:7]即为1-2400行，1-7列 y_train, y_test=y.iloc[:-cut],y.iloc[-cut:] x_train, x_test=x_train.values, x_test.values y_train, y_test=y_train.values, y_test.values

这段代码使用了sklearn库中的...然后，对df1数据进行了归一化处理，将处理后的结果存储在df0中。接着，将df0转换成了DataFrame格式，并将列名设置为df1的列名。最后，将df中的特征数据和标签数据分别存储在x和y中。

class TradingEnvironment: def __init__(self, stock_df): self.stock_df = stock_df self.current_step = 0 self.total_steps = len(stock_df) - 1 self.reward_range = (0, 1) def reset(self): self.current_step = 0 return self.stock_df.iloc[self.current_step] def step(self, action): self.current_step += 1 done = self.current_step == self.total_steps obs = self.stock_df.iloc[self.current_step] reward = self._get_reward(action) return obs, reward, done def _get_reward(self, action): if action == 0: # 不持有股票 return 0 elif action == 1: # 持有股票 return self.stock_df.iloc[self.current_step]['close'] / self.stock_df.iloc[self.current_step - 1]['close'] - 1 else: raise ValueError("Invalid action, only 0 and 1 are allowed.")

这段代码是一个交易环境类，用于模拟股票交易的过程。其中包括了初始化环境、重置环境、执行动作、获取奖励等方法。具体来说，reset方法用于重置环境，step方法用于执行动作，_get_reward方法用于获取奖励。...

import pandas as pd import numpy as np from itertools import product class VectorizedStrategyOptimizer: def __init__(self, data: pd.DataFrame): """ 纯向量化策略优化器 (基于Pandas/NumPy) :param data: 包含OHLCV数据的DataFrame """ self.data = data.copy() self.ohlc = { 'open': self.data['开盘价'].values, 'high': self.data['最高价'].values, 'low': self.data['最低价'].values, 'close': self.data['收盘价'].values } self.best_params = None self.results = None self._precomputed_indicators = {} def precompute_indicators(self, indicator_funcs: dict): """ 预计算常用技术指标 (大幅提升优化效率) :param indicator_funcs: 指标函数字典 {指标名: 函数} """ for name, func in indicator_funcs.items(): self._precomputed_indicators[name] = func(self.data) def backtest_strategy(self, entry_func: callable, exit_func: callable, **params) -> dict: """ 向量化回测引擎 (完全避免循环) """ df = self.data.copy() # 使用预计算指标或动态计算 for key in entry_func.__code__.co_varnames: if key in self._precomputed_indicators: df[key] = self._precomputed_indicators[key] # 向量化生成信号 entry_signals = entry_func(df, **params).astype(bool).values exit_signals = exit_func(df, **params).astype(bool).values # 向量化持仓计算 (核心算法) position = np.zeros(len(df)) position_changes = np.zeros(len(df)) # 状态机向量化实现 in_position = False for i in range(1, len(df)): if not in_position and entry_signals[i]: position[i] = 1 position_changes[i] = 1 # 开仓标记 in_position = True elif in_position and exit_signals[i]: position[i] = 0 position_changes[i] = -1 # 平仓标记 in_position = False else: position[i] = position[i - 1] # 向量化收益计算 returns = np.zeros(len(df)) pct_changes = df['收盘价'].pct_change().fillna(0).values # 持仓收益 = 昨日持仓 * 今日涨跌幅 returns[1:] = position[:-1] * pct_changes[1:] # 累计收益 cumulative_returns = np.cumprod(1 + returns) # 关键指标计算 total_return = cumulative_returns[-1] - 1 # 夏普比率 (年化) sharpe = np.sqrt(252 * 1440) * returns.mean() / (returns.std() + 1e-8) # 最大回撤 max_returns = np.maximum.accumulate(cumulative_returns) drawdown = (cumulative_returns / max_returns) - 1 max_drawdown = drawdown.min() # 胜率计算 trade_exits = np.where(position_changes == -1)[0] trade_entries = np.where(position_changes == 1)[0] if len(trade_entries) > len(trade_exits): trade_entries = trade_entries[:len(trade_exits)] win_trades = 0 for entry, exit_idx in zip(trade_entries, trade_exits): if df['收盘价'].iloc[exit_idx] > df['收盘价'].iloc[entry]: win_trades += 1 win_rate = win_trades / len(trade_entries) if trade_entries.any() else 0 return { 'total_return': total_return, 'sharpe_ratio': sharpe, 'max_drawdown': max_drawdown, 'win_rate': win_rate } def optimize_parameters(self, param_grid: dict, entry_func: callable, exit_func: callable) -> tuple: """ 纯向量化参数优化引擎 """ param_names = list(param_grid.keys()) param_combinations = list(product(*param_grid.values())) results = [] best_sharpe = -np.inf # 进度跟踪 total = len(param_combinations) print(f"开始优化 {total} 种参数组合...") for i, params in enumerate(param_combinations, 1): param_dict = dict(zip(param_names, params)) # 每100次输出进度 if i % 100 == 0: print(f"进度: {i}/{total} ({i / total:.1%})") try: metrics = self.backtest_strategy(entry_func, exit_func, **param_dict) metrics.update(param_dict) results.append(metrics) if metrics['sharpe_ratio'] > best_sharpe: best_sharpe = metrics['sharpe_ratio'] self.best_params = param_dict print(f"新最优参数: {param_dict}, 夏普={best_sharpe:.2f}") except Exception as e: print(f"参数 {param_dict} 回测失败: {str(e)}") self.results = pd.DataFrame(results) return self.best_params, self.results # ====================== 向量化技术指标计算 ====================== def vectorized_ma(close, window): """向量化移动平均""" return pd.Series(close).rolling(window).mean().values def vectorized_ema(close, span): """向量化指数移动平均""" return pd.Series(close).ewm(span=span, adjust=False).mean().values def vectorized_rsi(close, period=14): """向量化RSI计算""" delta = pd.Series(close).diff() gain = delta.where(delta > 0, 0) loss = -delta.where(delta < 0, 0) avg_gain = gain.rolling(period).mean() avg_loss = loss.rolling(period).mean() rs = avg_gain / avg_loss return 100 - (100 / (1 + rs)).values def vectorized_macd(close, fast=12, slow=26, signal=9): """向量化MACD计算""" exp1 = pd.Series(close).ewm(span=fast, adjust=False).mean() exp2 = pd.Series(close).ewm(span=slow, adjust=False).mean() macd = exp1 - exp2 signal_line = macd.ewm(span=signal, adjust=False).mean() histogram = macd - signal_line return macd.values, signal_line.values, histogram.values # ====================== 向量化策略示例 ====================== def dual_ma_entry(data, ma_short: int, ma_long: int, **kwargs): """双均线开仓策略 (向量化)""" if 'ma_short' not in data: data['ma_short'] = vectorized_ma(data['收盘价'], ma_short) if 'ma_long' not in data: data['ma_long'] = vectorized_ma(data['收盘价'], ma_long) # 向量化条件计算 cond1 = data['ma_short'] > data['ma_long'] cond2 = data['ma_short'].shift(1) <= data['ma_long'].shift(1) return cond1 & cond2 def dual_ma_exit(data, ma_short: int, ma_long: int, **kwargs): """双均线平仓策略 (向量化)""" if 'ma_short' not in data: data['ma_short'] = vectorized_ma(data['收盘价'], ma_short) if 'ma_long' not in data: data['ma_long'] = vectorized_ma(data['收盘价'], ma_long) cond1 = data['ma_short'] < data['ma_long'] cond2 = data['ma_short'].shift(1) >= data['ma_long'].shift(1) return cond1 & cond2 def rsi_entry(data, rsi_period: int, rsi_threshold: int, **kwargs): """RSI超卖开仓策略 (向量化)""" if 'rsi' not in data: data['rsi'] = vectorized_rsi(data['收盘价'], rsi_period) return data['rsi'] < rsi_threshold # ====================== 使用示例 ====================== if __name__ == "__main__": # 1. 加载数据 data = pd.read_excel('期货1分钟数据.xlsx', parse_dates=['交易时间']) print(f"数据量: {len(data):,} 条记录") # 2. 初始化优化器 optimizer = VectorizedStrategyOptimizer(data) # 3. 预计算常用指标 (大幅提升优化速度) optimizer.precompute_indicators({ 'ma5': lambda df: vectorized_ma(df['收盘价'], 5), 'ma10': lambda df: vectorized_ma(df['收盘价'], 10), 'ma20': lambda df: vectorized_ma(df['收盘价'], 20), 'ma30': lambda df: vectorized_ma(df['收盘价'], 30), 'ma60': lambda df: vectorized_ma(df['收盘价'], 60), 'rsi14': lambda df: vectorized_rsi(df['收盘价'], 14) }) # 4. 设置参数网格 param_grid = { 'ma_short': [5, 10, 15, 20], 'ma_long': [30, 40, 50, 60] } # 5. 执行优化 best_params, results = optimizer.optimize_parameters( param_grid=param_grid, entry_func=dual_ma_entry, exit_func=dual_ma_exit ) print(f"最优参数: {best_params}") results.to_excel('向量化优化结果.xlsx', index=False) # 6. 多策略组合优化示例 def ma_rsi_entry(data, ma_short, ma_long, rsi_threshold, **kwargs): ma_cond = dual_ma_entry(data, ma_short, ma_long) rsi_cond = data['rsi14'] < rsi_threshold return ma_cond & rsi_cond multi_param_grid = { 'ma_short': [5, 10, 15], 'ma_long': [30, 40, 50], 'rsi_threshold': [25, 30, 35] } best_multi, multi_results = optimizer.optimize_parameters( param_grid=multi_param_grid, entry_func=ma_rsi_entry, exit_func=dual_ma_exit ) # ====================== 高级向量化技巧 ====================== def vectorized_position_calc(entry_signals, exit_signals): """ 完全向量化的持仓计算 (替代循环) 使用状态转移矩阵实现 """ # 状态转移: 0=空仓, 1=持多仓 state = np.zeros(len(entry_signals), dtype=int) # 开仓信号位置 entry_points = np.where(entry_signals)[0] # 平仓信号位置 exit_points = np.where(exit_signals)[0] # 创建事件序列 events = np.zeros(len(entry_signals), dtype=int) events[entry_points] = 1 # 开仓事件 events[exit_points] = -1 # 平仓事件 # 状态转移计算 current_state = 0 for i in range(len(events)): if events[i] == 1 and current_state == 0: current_state = 1 elif events[i] == -1 and current_state == 1: current_state = 0 state[i] = current_state return state def vectorized_win_rate(close, entry_points, exit_points): """ 向量化胜率计算 """ # 确保信号配对 if len(entry_points) > len(exit_points): entry_points = entry_points[:len(exit_points)] elif len(exit_points) > len(entry_points): exit_points = exit_points[:len(entry_points)] # 向量化计算每笔交易收益 entry_prices = close[entry_points] exit_prices = close[exit_points] trade_returns = (exit_prices - entry_prices) / entry_prices # 计算胜率 win_trades = np.sum(trade_returns > 0) total_trades = len(entry_points) return win_trades / total_trades if total_trades > 0 else 0 这段代码实现了什么功能

- 初始化时，它接收一个包含OHLCV数据的DataFrame，并提取开盘价、最高价、最低价、收盘价作为numpy数组。 - 提供了precompute_indicators方法预计算技术指标，以提升优化效率。 - backtest_strategy方法：...

df = pd.read_csv('./part-00000-66a9d65e-cad2-4f62-af22-e9acbec50dbc.c000.csv', low_memory=False) sig_cell_volt = np.array(df.iloc[:1000, 10]) sum_volt = list(np.array(df.iloc[:1000, 6])) # print(sig_cell_volt) all_cell_vot = [] for i in sig_cell_volt: i = i[2:] cell_str = i.split('_') cell_list = [] for t in cell_str: t = float(t)/1000 cell_list.append(t) # print(len(cell_list)) all_cell_vot.append(cell_list) all_cell_vot = np.array(all_cell_vot) # x_data = torch.from_numpy(all_cell_vot) print(all_cell_vot) # sing_vol_df = pd.DataFrame(all_cell_vot) # writer = pd.ExcelWriter('vol.xlsx') # sing_vol_df.to_excel(writer,'sheet1',float_format='%.5f') df1 = pd.read_excel('vol.xlsx') col_name=df1.columns.tolist() col_name.insert(95, '总电压') df1['总电压'] = sum_volt df1.to_excel('piggy22.xlsx')

在处理完数据后，代码将 all_cell_vot 数组中的数据存储到了名为 sing_vol_df 的 DataFrame 中，并将这个 DataFrame 存储到了一个名为 vol.xlsx 的 Excel 文件中。 接下来，代码又读取了 vol.xlsx 文件，并将 ...

# 用户信息 user_df = pd.read_csv('../Data/douban_users.csv') user_df = user_df.iloc[:, [1, 2, 3]] # 电影信息 movies_df = pd.read_csv('../Data/douban_movies.csv', encoding='utf-8') movies_df = movies_df.iloc[:, [0, 1, 5, 6, 7, 8, 9, 12, 15, 16]] movies_df = movies_df.drop_duplicates(subset='url') movies_df = movies_df.rename(columns={'Unnamed: 0': 'Movie_ID'})解释每一句代码

接下来，user_df = user_df.iloc[:, [1, 2, 3]]，iloc是基于位置的索引，这里选择所有行，第1、2、3列（Python从0开始计数）。可能原始数据有不需要的列，比如第一列可能是索引，所以用户去掉了第0列，只保留需要的...

解释这段代码importpandasaspdimportnumpyasnpimportstatsmodels.apiassmimportstatsmodels.formula.apiassmfdata_raod=r'C:\Users\chen\Desktop\原油峰强比选峰.xlsx'df=pd.read_excel(data_raod,sheet_name=1,header=0,index_col=0)#将第一列与第一行作为索引与列名dfRdata_df=pd.DataFrame()columnsdata_df=pd.DataFrame()forjinrange(0,19):columns_names=[]foriinrange(0,19):columns_names.append('{}/{}'.format(df.columns[j],df.columns[i]))#构建计算后的列名，储存在columns_names列表中columns_df=pd.DataFrame(columns_names).Tcolumnsdata_df=pd.concat([columnsdata_df,columns_df],axis=0)#print(columns_names)pd_data=df.apply(lambdax:x.iloc[j]/x,axis=1)#pd_data.drop(axis=1,columns=df.columns[:j+1],inplace=True)#pd_data.columns=columns_names#将计算后的数据赋予新的表名final_df=pd_data.groupby(by=pd_data.index).mean()#做平均取值#简单线性回归模型的求解,求解R方R_squared_list=[]foriinrange(len(final_df.columns)):x=final_df.indexy=final_df.iloc[:,i]regression_data=pd.DataFrame({'Y':y,'X':x})regression=smf.ols(formula='Y~X',data=regression_data)#这里面要输入公式和数据model=regression.fit()#模型拟合R_squared_list.append(model.rsquared)#提取R方,储存到列表中R_df=pd.DataFrame(R_squared_list).T#R_df.columns=final_df.columns#列名与R方R_df#输出R方系数值print('成功输出第'+str(j)+'列两两比值后的R方！')Rdata_df=pd.concat([Rdata_df,R_df],axis=0)Rdata_df.to_excel(r'C:\Users\chen\Desktop\R

这段代码中引入了Pandas、NumPy和...其中，pd.read_excel()函数用于从指定的Excel文件中读取数据，sheet_name参数表示读取的是第一个表格，header参数表示表格的第一行是标题，index_col参数表示表格的第一列是行索引。

X_train, y_train = df_train.iloc[:, 1:], df_train.iloc[:, 0] X_test, y_test = df_test.iloc[:, 1:], df_test.iloc[:, 0] reg = xgb.XGBRegressor(n_estimators=1000) reg.fit(X_train, y_train, eval_set=[(X_train, y_train), (X_test, y_test)], early_stopping_rounds=50, verbose=False) # Change verbose to True if you want to see it train f, ax = plt.subplots(figsize=(15, 10)) _ = plot_importance(reg, height=0.9, ax=ax) plt.show() df_test['Prediction'] = reg.predict(X_test) df_all = pd.concat([df_test, df_train], sort=False) f, ax = plt.subplots(1) f.set_figheight(5) f.set_figwidth(15) _ = df_all[['Global_active_power', 'Prediction']].plot(ax=ax, style=['-', '.']) ax.set_xbound(lower='12-10-2007', upper='12-20-2007') plot = plt.suptitle('Predicted Day')

这段代码使用 XGBoost 模型对数据集进行训练和预测，并且绘制了预测的结果与真实值...最后，将 df_test 和 df_train 数据集合并，绘制了预测结果与真实值之间的比较图，其中 set_xbound 方法用于设置 x 轴的显示范围。

train_data, test_data = df.iloc[:train_size], df.iloc[train_size:]

这行代码的作用是将一个DataFrame类型的数据集 df 分成训练集 train...具体而言，df.iloc[:train_size] 表示选取 df 的前 train_size 行，而 df.iloc[train_size:] 则表示选取 df 的第 train_size 行及其后面的所有行。

import pandas as pd df = pd.read_csv('stock_data.csv') df['four_days_increase'] = df['close'].rolling(window=4).apply(lambda x: all(x[i] < x[i+1] for i in range(3))) * 1 df['three_days_decrease'] = df['close'].rolling(window=3).apply(lambda x: all(x[i] > x[i+1] for i in range(2))) * 1 capital = 1000000 max_stock_per_day = 10 max_stock_value = 100000 start_date = '2020-01-01' end_date = '2023-01-01' df = df[(df['date'] >= start_date) & (df['date'] < end_date)] df = df.reset_index(drop=True) hold_stock = [] for i, row in df.iterrows(): if len(hold_stock) > 0: sell_stock = [] for stock in hold_stock: if i - stock['buy_day'] >= 3: capital += stock['buy_price'] * stock['buy_qty'] * (1 - 0.002) sell_stock.append(stock) hold_stock = [stock for stock in hold_stock if stock not in sell_stock] df_today = df.loc[i:i+3] if i + 3 >= len(df): break if all(df_today['four_days_increase']) and all(df_today['three_days_decrease'].iloc[1:]): available_capital = capital available_stock = max_stock_per_day available_value = max_stock_value for j, stock_row in df_today.iterrows(): if available_capital > 0 and available_stock > 0 and available_value > 0: buy_qty = min(int(available_capital / (stock_row['close'] * 1.002)), available_stock, int(available_value / (stock_row['close'] * 1.002))) if buy_qty > 0: hold_stock.append({'buy_day': i, 'buy_price': stock_row['close'], 'buy_qty': buy_qty}) available_capital -= stock_row['close'] * buy_qty * 1.002 available_stock -= 1 available_value -= stock_row['close'] * buy_qty * 1.002 print('Final capital:', capital)让上述代码在jupyter里不报错

df['four_days_increase'] = df['close'].rolling(window=4).apply(lambda x: all(x[i] [i+1] for i in range(3))) * 1 df['three_days_decrease'] = df['close'].rolling(window=3).apply(lambda x: all(x[i] > x...

帮我给下面这个代码的训练条件加一条，要求后天（T+2）的收盘价不能低于次日（T+1）的收盘价 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Jul 20 16:00:01 2025 @author: srx20 """ import os import gc import numpy as np import pandas as pd import joblib import talib as ta from tqdm import tqdm import random from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV, GroupKFold from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif from sklearn.metrics import make_scorer, recall_score, classification_report import lightgbm as lgb import logging import psutil import warnings from scipy import sparse warnings.filterwarnings('ignore') # 设置日志记录 logging.basicConfig( level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s', handlers=[ logging.FileHandler('stock_prediction_fixed.log'), logging.StreamHandler() ] ) logger = logging.getLogger(__name__) # ========== 配置类 ========== class StockConfig: def __init__(self): # 数据路径 self.SH_PATH = r"D:\股票量化数据库\股票csv数据\上证" self.SZ_PATH = r"D:\股票量化数据库\股票csv数据\深证" # 时间范围 self.START_DATE = "2011-1-1" self.END_DATE = "2024-1-1" self.TEST_START = "2024-1-1" self.TEST_END = "2025-7-18" # 聚类设置 self.CLUSTER_NUM = 8 self.CLUSTER_FEATURES = [ 'price_change', 'volatility', 'volume_change', 'MA5', 'MA20', 'RSI14', 'MACD_hist' ] # 预测特征 (初始列表，实际使用时会动态更新) self.PREDICT_FEATURES = [ 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'price_change', 'volatility', 'volume_change', 'MA5', 'MA20', 'RSI14', 'MACD_hist', 'cluster', 'MOM10', 'ATR14', 'VWAP', 'RSI_diff', 'price_vol_ratio', 'MACD_RSI', 'advance_decline', 'day_of_week', 'month' ] # 模型参数优化范围（内存优化版） self.PARAM_GRID = { 'boosting_type': ['gbdt'], # 减少选项 'num_leaves': [31, 63], # 减少选项 'max_depth': [-1, 7], # 减少选项 'learning_rate': [0.01, 0.05], 'n_estimators': [300, 500], # 减少选项 'min_child_samples': [50], # 固定值 'min_split_gain': [0.0, 0.1], 'reg_alpha': [0, 0.1], 'reg_lambda': [0, 0.1], 'feature_fraction': [0.7, 0.9], 'bagging_fraction': [0.7, 0.9], 'bagging_freq': [1] } # 目标条件 self.MIN_GAIN = 0.05 self.MIN_LOW_RATIO = 0.98 # 调试模式 self.DEBUG_MODE = False self.MAX_STOCKS = 50 if self.DEBUG_MODE else None self.SAMPLE_FRACTION = 0.3 if not self.DEBUG_MODE else 1.0 # 采样比例 # ========== 内存管理工具 (修复版) ========== def reduce_mem_usage(df): """优化DataFrame内存使用，只处理数值列""" start_mem = df.memory_usage().sum() / 1024**2 # 只处理数值列 numeric_cols = df.select_dtypes(include=['int', 'float', 'integer']).columns for col in numeric_cols: col_type = df[col].dtype if col_type != object: c_min = df[col].min() c_max = df[col].max() if str(col_type)[:3] == 'int': if c_min > np.iinfo(np.int8).min and c_max < np.iinfo(np.int8).max: df[col] = df[col].astype(np.int8) elif c_min > np.iinfo(np.int16).min and c_max < np.iinfo(np.int16).max: df[col] = df[col].astype(np.int16) elif c_min > np.iinfo(np.int32).min and c_max < np.iinfo(np.int32).max: df[col] = df[col].astype(np.int32) elif c_min > np.iinfo(np.int64).min and c_max < np.iinfo(np.int64).max: df[col] = df[col].astype(np.int64) else: if c_min > np.finfo(np.float16).min and c_max < np.finfo(np.float16).max: df[col] = df[col].astype(np.float16) elif c_min > np.finfo(np.float32).min and c_max < np.finfo(np.float32).max: df[col] = df[col].astype(np.float32) else: df[col] = df[col].astype(np.float64) end_mem = df.memory_usage().sum() / 1024**2 logger.info(f'内存优化: 从 {start_mem:.2f} MB 减少到 {end_mem:.2f} MB ({100*(start_mem-end_mem)/start_mem:.1f}%)') return df def print_memory_usage(): """打印当前内存使用情况""" process = psutil.Process(os.getpid()) mem = process.memory_info().rss / (1024 ** 2) logger.info(f"当前内存使用: {mem:.2f} MB") # ========== 数据加载 (修复版) ========== def load_stock_data(sh_path, sz_path, start_date, end_date, sample_fraction=1.0, debug_mode=False, max_stocks=None): """加载股票数据，并过滤日期范围（修复随机抽样问题）""" stock_data = {} # 创建文件列表 all_files = [] for exchange, path in [('SH', sh_path), ('SZ', sz_path)]: if os.path.exists(path): csv_files = [f for f in os.listdir(path) if f.endswith('.csv')] for file in csv_files: all_files.append((exchange, path, file)) if not all_files: logger.warning("没有找到任何CSV文件") return stock_data # 随机抽样（修复一维问题） if sample_fraction < 1.0: sample_size = max(1, int(len(all_files) * sample_fraction)) # 使用random.sample代替np.random.choice all_files = random.sample(all_files, sample_size) logger.info(f"抽样 {len(all_files)} 只股票文件 (比例: {sample_fraction})") total_files = len(all_files) pbar = tqdm(total=total_files, desc='加载股票数据') loaded_count = 0 for exchange, path, file in all_files: if max_stocks is not None and loaded_count >= max_stocks: break if file.endswith('.csv'): stock_code = f"{exchange}_{file.split('.')[0]}" file_path = os.path.join(path, file) try: # 读取数据并验证列名 df = pd.read_csv(file_path) # 验证必要的列是否存在 required_cols = ['date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume'] if not all(col in df.columns for col in required_cols): logger.warning(f"股票 {stock_code} 缺少必要列，跳过") pbar.update(1) continue # 转换日期并过滤 df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) df = df[(df['date'] >= start_date) & (df['date'] <= end_date)] if len(df) < 50: # 至少50个交易日 logger.info(f"股票 {stock_code} 数据不足({len(df)}条)，跳过") pbar.update(1) continue # 转换数据类型 for col in ['open', 'high', 'low', 'close']: df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce').astype(np.float32) df['volume'] = pd.to_numeric(df['volume'], errors='coerce').astype(np.uint32) # 删除包含NaN的行 df = df.dropna(subset=required_cols) if len(df) > 0: stock_data[stock_code] = df loaded_count += 1 logger.debug(f"成功加载股票 {stock_code}，数据条数: {len(df)}") else: logger.warning(f"股票 {stock_code} 过滤后无数据") except Exception as e: logger.error(f"加载股票 {stock_code} 失败: {str(e)}", exc_info=True) pbar.update(1) # 调试模式只处理少量股票 if debug_mode and loaded_count >= 10: logger.info("调试模式: 已加载10只股票，提前结束") break pbar.close() logger.info(f"成功加载 {len(stock_data)} 只股票数据") return stock_data # ========== 特征工程 (修复版) ========== class FeatureEngineer: def __init__(self, config): self.config = config def safe_fillna(self, series, default=0): """安全填充NaN值""" if isinstance(series, pd.Series): return series.fillna(default) elif isinstance(series, np.ndarray): return np.nan_to_num(series, nan=default) return series def transform(self, df): """添加技术指标特征（修复NumPy数组问题）""" try: # 创建临时副本用于TA-Lib计算 df_temp = df.copy() # 将价格列转换为float64以满足TA-Lib要求 for col in ['open', 'high', 'low', 'close']: df_temp[col] = df_temp[col].astype(np.float64) # 基础特征 df['price_change'] = df['close'].pct_change().fillna(0) df['volatility'] = df['close'].rolling(5).std().fillna(0) df['volume_change'] = df['volume'].pct_change().fillna(0) df['MA5'] = df['close'].rolling(5).mean().fillna(0) df['MA20'] = df['close'].rolling(20).mean().fillna(0) # 技术指标 - 修复NumPy数组问题 rsi = ta.RSI(df_temp['close'].values, timeperiod=14) df['RSI14'] = self.safe_fillna(rsi, 50) macd, macd_signal, macd_hist = ta.MACD( df_temp['close'].values, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9 ) df['MACD_hist'] = self.safe_fillna(macd_hist, 0) # 新增特征 mom = ta.MOM(df_temp['close'].values, timeperiod=10) df['MOM10'] = self.safe_fillna(mom, 0) atr = ta.ATR( df_temp['high'].values, df_temp['low'].values, df_temp['close'].values, timeperiod=14 ) df['ATR14'] = self.safe_fillna(atr, 0) # 成交量加权平均价 vwap = (df['volume'] * (df['high'] + df['low'] + df['close']) / 3).cumsum() / df['volume'].cumsum() df['VWAP'] = self.safe_fillna(vwap, 0) # 相对强弱指数差值 df['RSI_diff'] = df['RSI14'] - df['RSI14'].rolling(5).mean().fillna(0) # 价格波动比率 df['price_vol_ratio'] = df['price_change'] / (df['volatility'].replace(0, 1e-8) + 1e-8) # 技术指标组合特征 df['MACD_RSI'] = df['MACD_hist'] * df['RSI14'] # 市场情绪指标 df['advance_decline'] = (df['close'] > df['open']).astype(int).rolling(5).sum().fillna(0) # 时间特征 df['day_of_week'] = df['date'].dt.dayofweek df['month'] = df['date'].dt.month # 处理无穷大和NaN df = df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan) df = df.fillna(0) # 优化内存（只处理数值列） return reduce_mem_usage(df) except Exception as e: logger.error(f"特征工程失败: {str(e)}", exc_info=True) # 返回基本特征作为回退方案 df['price_change'] = df['close'].pct_change().fillna(0) df['volatility'] = df['close'].rolling(5).std().fillna(0) df['volume_change'] = df['volume'].pct_change().fillna(0) df['MA5'] = df['close'].rolling(5).mean().fillna(0) df['MA20'] = df['close'].rolling(20).mean().fillna(0) # 填充缺失的技术指标 for col in self.config.PREDICT_FEATURES: if col not in df.columns: df[col] = 0 return df # ========== 聚类模型 (添加保存/加载功能) ========== class StockCluster: def __init__(self, config): self.config = config self.scaler = StandardScaler() self.kmeans = MiniBatchKMeans( n_clusters=config.CLUSTER_NUM, random_state=42, batch_size=1000 ) self.cluster_map = {} # 股票代码到聚类ID的映射 self.model_file = "stock_cluster_model.pkl" # 模型保存路径 def save(self): """保存聚类模型到文件""" # 创建包含所有必要组件的字典 model_data = { 'kmeans': self.kmeans, 'scaler': self.scaler, 'cluster_map': self.cluster_map, 'config_cluster_num': self.config.CLUSTER_NUM } # 使用joblib保存模型 joblib.dump(model_data, self.model_file) logger.info(f"聚类模型已保存到: {self.model_file}") def load(self): """从文件加载聚类模型""" if os.path.exists(self.model_file): model_data = joblib.load(self.model_file) self.kmeans = model_data['kmeans'] self.scaler = model_data['scaler'] self.cluster_map = model_data['cluster_map'] logger.info(f"从 {self.model_file} 加载聚类模型") return True else: logger.warning("聚类模型文件不存在，需要重新训练") return False def fit(self, stock_data): """训练聚类模型""" logger.info("开始股票聚类分析...") cluster_features = [] # 提取每只股票的特征 for stock_code, df in tqdm(stock_data.items(), desc="提取聚类特征"): if len(df) < 50: # 至少50个交易日 continue features = {} for feat in self.config.CLUSTER_FEATURES: if feat in df.columns: # 使用统计特征 features[f"{feat}_mean"] = df[feat].mean() features[f"{feat}_std"] = df[feat].std() else: # 特征缺失时填充0 features[f"{feat}_mean"] = 0 features[f"{feat}_std"] = 0 cluster_features.append(features) if not cluster_features: logger.warning("没有可用的聚类特征，使用默认聚类") # 创建默认聚类映射 self.cluster_map = {code: 0 for code in stock_data.keys()} return self # 创建特征DataFrame feature_df = pd.DataFrame(cluster_features) feature_df = reduce_mem_usage(feature_df) # 标准化特征 scaled_features = self.scaler.fit_transform(feature_df) # 聚类 self.kmeans.fit(scaled_features) clusters = self.kmeans.predict(scaled_features) feature_df['cluster'] = clusters # 创建股票到聚类的映射 stock_codes = list(stock_data.keys())[:len(clusters)] # 确保长度匹配 for i, stock_code in enumerate(stock_codes): self.cluster_map[stock_code] = clusters[i] logger.info("聚类分布统计:") logger.info(feature_df['cluster'].value_counts().to_string()) logger.info(f"股票聚类完成，共分为 {self.config.CLUSTER_NUM} 个类别") # 训练完成后自动保存模型 self.save() return self def transform(self, df, stock_code): """为数据添加聚类特征""" cluster_id = self.cluster_map.get(stock_code, -1) # 默认为-1表示未知聚类 df['cluster'] = cluster_id return df # ========== 目标创建 ========== class TargetCreator: def __init__(self, config): self.config = config def create_targets(self, df): """创建目标变量 - 修改为收盘价高于开盘价5%""" # 计算次日收盘价相对于开盘价的涨幅 df['next_day_open_to_close_gain'] = df['close'].shift(-1) / df['open'].shift(-1) - 1 # 计算次日最低价与开盘价比例 df['next_day_low_ratio'] = df['low'].shift(-1) / df['open'].shift(-1) # 创建复合目标：收盘价比开盘价高5% 且 最低价≥开盘价98% df['target'] = 0 mask = (df['next_day_open_to_close_gain'] > self.config.MIN_GAIN) & \ (df['next_day_low_ratio'] >= self.config.MIN_LOW_RATIO) df.loc[mask, 'target'] = 1 # 删除最后一行（没有次日数据） df = df.iloc[:-1] # 检查目标分布 target_counts = df['target'].value_counts() logger.info(f"目标分布: 0={target_counts.get(0, 0)}, 1={target_counts.get(1, 0)}") # 添加调试信息 if self.config.DEBUG_MODE: sample_targets = df[['open', 'close', 'next_day_open_to_close_gain', 'target']].tail(5) logger.debug(f"目标创建示例:\n{sample_targets}") return df # ========== 模型训练 (内存优化版) ========== class StockModelTrainer: def __init__(self, config): self.config = config self.model_name = "stock_prediction_model" self.feature_importance = None def prepare_dataset(self, stock_data, cluster_model, feature_engineer): """准备训练数据集（内存优化版）""" logger.info("准备训练数据集...") X_list = [] y_list = [] stock_group_list = [] # 用于分组交叉验证 target_creator = TargetCreator(self.config) # 使用生成器减少内存占用 for stock_code, df in tqdm(stock_data.items(), desc="处理股票数据"): try: # 特征工程 df = feature_engineer.transform(df.copy()) # 添加聚类特征 df = cluster_model.transform(df, stock_code) # 创建目标 df = target_creator.create_targets(df) # 只保留所需特征和目标 features = self.config.PREDICT_FEATURES if 'target' not in df.columns: logger.warning(f"股票 {stock_code} 缺少目标列，跳过") continue X = df[features] y = df['target'] # 确保没有NaN值 if X.isnull().any().any(): logger.warning(f"股票 {stock_code} 特征包含NaN值，跳过") continue # 使用稀疏矩阵存储（减少内存） sparse_X = sparse.csr_matrix(X.values.astype(np.float32)) X_list.append(sparse_X) y_list.append(y.values) stock_group_list.extend([stock_code] * len(X)) # 为每个样本添加股票代码作为组标识 # 定期清理内存 if len(X_list) % 100 == 0: gc.collect() print_memory_usage() except Exception as e: logger.error(f"处理股票 {stock_code} 失败: {str(e)}", exc_info=True) if not X_list: logger.error("没有可用的训练数据") return None, None, None # 合并所有数据 X_full = sparse.vstack(X_list) y_full = np.concatenate(y_list) groups = np.array(stock_group_list) logger.info(f"数据集准备完成，样本数: {X_full.shape[0]}") logger.info(f"目标分布: 0={sum(y_full==0)}, 1={sum(y_full==1)}") return X_full, y_full, groups def feature_selection(self, X, y): """执行特征选择（内存优化版）""" logger.info("执行特征选择...") # 使用基模型评估特征重要性 base_model = lgb.LGBMClassifier( n_estimators=100, random_state=42, n_jobs=-1 ) # 分批训练（减少内存占用） batch_size = 100000 for i in range(0, X.shape[0], batch_size): end_idx = min(i + batch_size, X.shape[0]) X_batch = X[i:end_idx].toarray() if sparse.issparse(X) else X[i:end_idx] y_batch = y[i:end_idx] if i == 0: base_model.fit(X_batch, y_batch) else: base_model.fit(X_batch, y_batch, init_model=base_model) # 获取特征重要性 importance = pd.Series(base_model.feature_importances_, index=self.config.PREDICT_FEATURES) importance = importance.sort_values(ascending=False) logger.info("特征重要性:\n" + importance.to_string()) # 选择前K个重要特征 k = min(15, len(self.config.PREDICT_FEATURES)) selected_features = importance.head(k).index.tolist() logger.info(f"选择前 {k} 个特征: {selected_features}") # 更新配置中的特征列表 self.config.PREDICT_FEATURES = selected_features # 转换特征矩阵 if sparse.issparse(X): # 对于稀疏矩阵，我们需要重新索引 feature_indices = [self.config.PREDICT_FEATURES.index(f) for f in selected_features] X_selected = X[:, feature_indices] else: X_selected = X[selected_features] return X_selected, selected_features def train_model(self, X, y, groups): """训练并优化模型（内存优化版）""" if X is None or len(y) == 0: logger.error("训练数据为空，无法训练模型") return None logger.info("开始训练模型...") # 1. 处理类别不平衡 pos_count = sum(y == 1) neg_count = sum(y == 0) scale_pos_weight = neg_count / pos_count if pos_count > 0 else 1.0 logger.info(f"类别不平衡处理: 正样本权重 = {scale_pos_weight:.2f}") # 2. 特征选择 X_selected, selected_features = self.feature_selection(X, y) # 3. 自定义评分函数 - 关注正类召回率 def positive_recall_score(y_true, y_pred): return recall_score(y_true, y_pred, pos_label=1) custom_scorer = make_scorer(positive_recall_score, greater_is_better=True) # 4. 使用分组时间序列交叉验证（减少折数） group_kfold = GroupKFold(n_splits=2) # 减少折数以节省内存 cv = list(group_kfold.split(X_selected, y, groups=groups)) # 5. 创建模型 model = lgb.LGBMClassifier( objective='binary', random_state=42, n_jobs=-1, scale_pos_weight=scale_pos_weight, verbose=-1 ) # 6. 参数搜索（减少迭代次数） search = RandomizedSearchCV( estimator=model, param_distributions=self.config.PARAM_GRID, n_iter=10, # 减少迭代次数以节省内存 scoring=custom_scorer, cv=cv, verbose=2, n_jobs=1, # 减少并行任务以节省内存 pre_dispatch='2*n_jobs', # 控制任务分发 random_state=42 ) logger.info("开始参数搜索...") # 分批处理数据（减少内存占用） if sparse.issparse(X_selected): X_dense = X_selected.toarray() # 转换为密集矩阵用于搜索 else: X_dense = X_selected search.fit(X_dense, y) # 7. 使用最佳参数训练最终模型 best_params = search.best_params_ logger.info(f"最佳参数: {best_params}") logger.info(f"最佳召回率: {search.best_score_}") final_model = lgb.LGBMClassifier( **best_params, objective='binary', random_state=42, n_jobs=-1, scale_pos_weight=scale_pos_weight ) # 使用早停策略训练最终模型 logger.info("训练最终模型...") final_model.fit( X_dense, y, eval_set=[(X_dense, y)], eval_metric='binary_logloss', callbacks=[ lgb.early_stopping(stopping_rounds=50, verbose=False), lgb.log_evaluation(period=100) ] ) # 保存特征重要性 self.feature_importance = pd.Series( final_model.feature_importances_, index=selected_features ).sort_values(ascending=False) # 8. 保存模型 model_path = f"{self.model_name}.pkl" joblib.dump((final_model, selected_features), model_path) logger.info(f"模型已保存到: {model_path}") return final_model def evaluate_model(self, model, X_test, y_test): """评估模型性能""" if model is None or len(X_test) == 0: logger.warning("无法评估模型，缺少数据或模型") return # 预测测试集 y_pred = model.predict(X_test) # 计算召回率 recall = recall_score(y_test, y_pred, pos_label=1) logger.info(f"测试集召回率: {recall:.4f}") # 计算满足条件的样本比例 condition_ratio = sum(y_test == 1) / len(y_test) logger.info(f"满足条件的样本比例: {condition_ratio:.4f}") # 详细分类报告 report = classification_report(y_test, y_pred) logger.info("分类报告:\n" + report) # 特征重要性 if self.feature_importance is not None: logger.info("特征重要性:\n" + self.feature_importance.to_string()) # ========== 主程序 ========== def main(): # 初始化配置 config = StockConfig() logger.info("===== 股票上涨预测程序 (修复版) =====") # 加载训练数据（添加抽样） logger.info(f"加载训练数据: {config.START_DATE} 至 {config.END_DATE}") train_data = load_stock_data( config.SH_PATH, config.SZ_PATH, config.START_DATE, config.END_DATE, sample_fraction=config.SAMPLE_FRACTION, debug_mode=config.DEBUG_MODE, max_stocks=config.MAX_STOCKS ) if not train_data: logger.error("错误: 没有加载到任何股票数据，请检查数据路径和格式") return # 特征工程 feature_engineer = FeatureEngineer(config) # 聚类分析 - 尝试加载现有模型，否则训练新模型 cluster_model = StockCluster(config) if not cluster_model.load(): # 尝试加载模型 try: cluster_model.fit(train_data) except Exception as e: logger.error(f"聚类分析失败: {str(e)}", exc_info=True) # 创建默认聚类映射 cluster_model.cluster_map = {code: 0 for code in train_data.keys()} logger.info("使用默认聚类（所有股票归为同一类）") cluster_model.save() # 保存默认聚类模型 # 准备训练数据 trainer = StockModelTrainer(config) try: X_train, y_train, groups = trainer.prepare_dataset( train_data, cluster_model, feature_engineer ) except Exception as e: logger.error(f"准备训练数据失败: {str(e)}", exc_info=True) return if X_train is None or len(y_train) == 0: logger.error("错误: 没有可用的训练数据") return # 训练模型 model = trainer.train_model(X_train, y_train, groups) if model is None: logger.error("模型训练失败") return # 加载测试数据（添加抽样） logger.info(f"\n加载测试数据: {config.TEST_START} 至 {config.TEST_END}") test_data = load_stock_data( config.SH_PATH, config.SZ_PATH, config.TEST_START, config.TEST_END, sample_fraction=config.SAMPLE_FRACTION, debug_mode=config.DEBUG_MODE, max_stocks=config.MAX_STOCKS ) if test_data: # 准备测试数据 X_test, y_test, _ = trainer.prepare_dataset( test_data, cluster_model, feature_engineer ) if X_test is not None and len(y_test) > 0: # 评估模型 if sparse.issparse(X_test): X_test = X_test.toarray() trainer.evaluate_model(model, X_test, y_test) else: logger.warning("测试数据准备失败，无法评估模型") else: logger.warning("没有测试数据可用") logger.info("===== 程序执行完成 =====") if __name__ == "__main__": main()

我们要求修改目标创建部分，增加一个条件：后天（T+2）的收盘价不能低于次日（T+1）的收盘价。 原目标创建条件：次日（T+1）收盘价比开盘价高5%且最低价不低于开盘价的98%。 现在增加一个条件：即T+2的收盘价 >= T...

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