基于集成学习模型的估价预测（量化投资）

股价的预测

这个领域属于量化投资，也就是通过数量化的方式和模型去做投资决策。量化投资是一个很庞大的领域，从量化投资开始至今，衍生出了大量的投资理念和策略。

纵观国内外量化投资现状，国内其实刚刚起步，还有很长的路要走，这里包括数据的完整性、透明性等。国内目前散户(个人投资者)很多，但比如像美国这些欧美国家，绝大部分是以机构投资者为主的，而且他们很多都在使用量化投资技术。

此项目关注的地方：

1、大概了解如何使用AI做量化投资
2、什么叫特征工程，如何做?
3、时序数据如何处理？

需要完成的任务是：给定历史股市行情数据，预测未来涨或者跌。比如给定过去10天的股市行情，预测某一只股票明天涨或者跌。

K线图

MA5 过去5天的平均值Moving Average

MA10 每10天平均

MA20 每20天平均

MA60 每60天平均

DMI， OVI， OCC等指标

分时线：

对于国内的A股，它是T+1市场，也就是我们当天买的股票，只能第二天再卖出去，不像美股一样我们可以针对某一只股票做无限次买卖操作。所以国内的A股市场，目前是玩不了高频交易的。所谓的高频交易就是指比如每秒都可以买卖。

那A股的历史股票数据从哪里可以获得呢？如果自己开公司炒股，那最好通过第三方正规渠道直接买入交易所的数据，这是最精准的。但如果只是学习目的，就想玩一玩的话，可以使用网络上的一些开源数据。

Tushare接口

任务：

基于过去N天的股市行情数据来预测某只股票未来M天后的涨跌。所以这个问题本身是二分类问题，其实就是预测某一只股票涨或者跌！

虽然数据本身是时序数据，但我们完全可以把时序问题转换成经典的二分类问题。

特征工程技术：如何从给定的股票行情数据构建训练样本，以及股票特征工程技术。

如果基于过去的行情数据来构建样本？

从时序图抽取指标，比如MA5

基于上述行情数据我们能够抽取什么样的特征呢？

这里的学问就大了！从量化投资诞生以来，很多人试图寻找有效的"信号“, 这个信号可以简单理解成特征就可以了。

比如取一下过去5天的平均收盘价作为一个信号，或者过去5天最高价作为信号等等。

股票计算指标计算公式：http://www.yingjia360.com/gongshi/

针对于每一只股票，我们可以基于它过去一段时间的行情数据来计算各式各样的指标，然后把指标结果作为特征值来对待就可以了，接着通过特征值预测未来会不会涨或者跌。而且我们可以提前构建好需要预测的标签。

接下来，就可以通过分类算法来预测，并比较跟真实标签之间的差异，这个也叫做准确率。

一定要关注特征工程，而且特征工程是来自于对问题和数据的理解。模型都是封装好的，但对问题和数据的理解是无法封装的

以下项目的指标采用准确率，也就是来看算法对于判断未来涨或者跌到底有多准确（实际量化投资采用收益率来作为指标，但涉及较多的金融知识，所以简化）

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