本章将学习如何在金融领域应用机器学习。我们还会探索一些股票数据，并将其准备为机器学习算法可用的数据。最后，我们将拟合第一个机器学习模型——线性模型，用于预测股票未来的价格变动。

金融中的机器学习

用 EDA 探索数据

数据变换、特征与目标

创建移动平均与 RSI 特征

创建特征和目标

检查相关性

线性建模

创建训练集与测试集特征

拟合线性模型

评估模型结果

数据准备与线性模型

学习如何使用基于树的机器学习模型来预测股票价格的未来数值，以及如何使用基于森林的方法进行回归和特征选择。

构造更多特征

基于成交量的特征工程

创建按星期几的特征

检查新特征的相关性

决策树

拟合一棵决策树

尝试不同的最大深度

检查结果

随机森林

拟合随机森林

调优随机森林超参数

评估性能

特征重要性与梯度提升

随机森林的特征重要性

梯度提升模型

梯度提升的特征重要性

机器学习中的树方法

我们将学习如何对数据进行归一化与缩放，以用于 KNN 和神经网络方法。随后，学习如何使用 KNN 和神经网络回归来预测股票价格的未来数值（或其他任何回归问题）。

数据缩放与 KNN 回归

数据标准化

优化 n_neighbors

评估 KNN 表现

Neural Networks

构建并拟合一个简单的神经网络

绘制损失

自定义损失函数

使用自定义损失函数训练神经网络

可视化结果

过拟合与集成

用 dropout 对抗过拟合

模型集成

查看集成模型的表现

神经网络与 KNN

本章中，您将学习如何使用现代投资组合理论（MPT）和夏普比率来绘制并寻找最优股票组合。您还将使用机器学习来预测最优组合。最后，您将评估由机器学习预测的投资组合的表现。

现代投资组合理论（MPT）；有效前沿

合并股票 DataFrame 并计算收益率

为波动率计算协方差

计算投资组合

绘制有效前沿

夏普比率；特征与目标

获取最佳夏普比率

计算 EWMA

创建特征与目标

绘制含最佳夏普比率的有效前沿

用于 MPT 的机器学习

使用随机森林进行预测

获取预测并进行首次评估

评估收益

绘制收益

结语与建议

结合现代投资组合理论的机器学习

NASDAQ: AAPL

NASDAQ: AMD

SMLV

QQQ ETF

时间序列数据无处不在，例如天气、作为消费者和社会成员的人类行为模式，以及金融数据。在本课程中，您将学习如何从历史股票数据计算技术指标，并基于历史数据构造特征与目标。您将了解如何为线性模型、XGBoost 模型和神经网络模型准备特征。随后，我们将使用线性模型、决策树、随机森林和神经网络来预测美国市场中股票的未来价格。您还将学习如何评估我们训练的各类模型的表现并进行优化，从而使预测精度足以支持可盈利的股票交易策略。

<h2>如何使用机器学习预测股票价格 </h2>
机器学习在金融行业有着广泛的应用，常用于预测股票价值并维持稳健的股票投资组合。 本课程将教你如何使用Python从历史股票数据中计算技术指标，并创建特征和目标。 
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<h2>构建你的机器学习模型知识 </h2>
准确的股票预测始于良好的数据准备。 您将学习如何为机器学习算法准备您的财务数据，并将其应用于各种模型，包括线性模型、xgboost 模型和神经网络模型。 
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第二章将进一步介绍如何使用 Python 决策树来预测股票的未来价值，以及如何运用基于森林的机器学习方法来提升预测效果。 
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本课程的后半部分将介绍如何对数据进行缩放，以便用于 KNN 和神经网络，然后再使用这些工具来预测您的股票未来价值。 你将学习如何绘制损失曲线、衡量性能，并可视化你的预测结果。 
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<h2>使用夏普比率构建你的理想投资组合</h2>
机器学习还可以帮助你找到最优股票投资组合。 你将学习如何将现代投资组合理论（MPT）和夏普比率纳入你的流程，以预测最佳投资组合。 完成本课程后，你还将了解如何评估机器学习预测的投资组合表现。 
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你将使用来自纳斯达克的各种真实数据集，并将稳健的理论和技术应用于这些数据，从而能够创建自己的预测，并根据您的风险偏好和预算进行优化。 "

Supervised Learning with scikit-learn

学习使用线性模型、决策树、随机森林、神经网络和现代投资组合理论预测股票数据。

Python 金融机器学习

学习使用线性模型、决策树、随机森林和神经网络来建模并预测股票数据值。

Data Science Professor

有效前沿

合并数据

计算收益

协方差

生成投资组合权重

计算收益与波动率

计算 MPT 投资组合！

结合现代投资组合理论的机器学习 - 现代投资组合理论（MPT）；有效前沿

现代投资组合理论（MPT）；有效前沿

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