基于Ricequant时间序列模型预测股价

#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
import matplotlib.pyplot as plttau = 4
# 确定每月日期 2014-01-01~2016-01-01
dates = get_trading_dates(start_date="2019-11-01", end_date="2021-12-15")
#stock = index_components("000065.XSHE")x = get_price(["000065.XSHE"], start_date=dates[0], end_date=dates[-1], fields='close')
T = len(x)features = np.zeros((T - tau, tau))
for i in range(tau):features[:, i] = x[i: T - tau + i].Tlabels = x[tau:].values#预测N天后股价
N = 7
features = features[:-N]
labels = labels[N:]lr = MLPRegressor(solver="lbfgs", max_iter = 30000, alpha=0.001, hidden_layer_sizes=(32,16), random_state=1)
lr.fit(features, labels.ravel())y_pri = lr.predict(features)cnt = len(y_pri)plt.plot(np.arange(cnt), y_pri)
plt.plot(np.arange(cnt), labels)
plt.show()aa = lr.predict([[8.11,8.26,8.31,8.32]])
aa = lr.predict([[7.12,7.21,7.34,7.4]])
aa

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